Mønstergjenkjennelse Treningskurs

Dette kurset dekker AI (emphasizing Machine Learning og Deep Learning) i Automotive Industri. Det bidrar til å bestemme hvilken teknologi som kan (potentielt) brukes i flere situasjoner i en bil: fra enkel automatisering, bildeoppdagelse til selvstendig beslutningstaking.

Dette kurset er laget for ledere, løsningsarkitekter, innovasjonsansvarlige, CTOer, programvarearkitekter og alle som er interessert i en oversikt over anvendt kunstig intelligens og nærmeste prognose for utviklingen.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på begynnernivå som ønsker å lære essensielle konsepter innen sannsynlighet, statistikk, programmering og maskinlæring, og bruke disse i AI-utvikling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere kunne:

• Forstå grunnleggende konsepter innen sannsynlighet og statistikk, og bruke disse i virkelige scenarier.
• Skrive og forstå prosedyreorientert, funksjonell og objektorientert programmeringskode.
• Implementere maskinlæringsmetoder som klassifisering, klusterisering og neuronnettverk.
• Utvikle AI-løsninger ved bruk av regelmaskiner og ekspertsystemer for problemløsning.

Artificial Neural Network er en beregningsdatamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.

Dette er et 4-dagers kurs som introduserer AI og dens applikasjon. Det er en mulighet for å ha en ekstra dag til å gjennomføre et AI-prosjekt etter fullføring av dette kurset.

Dette er et 4-dagers kurs som introduserer AI og applikasjonen som bruker programmeringsspråket Python. Det er en mulighet for å ha en ekstra dag til å gjennomføre et AI-prosjekt etter fullføring av dette kurset.

Denne instruktørledede, live opplæringskursen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskere og statistikere som ønsker å forberede data, bygge modeller og bruke maskinlæringsmetoder effektivt i sine faglige domener.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå og implementere ulike Machine Learning algoritmer.
• Forberede data og modeller for maskinlæringsapplikasjoner.
• Utføre post hoc-analyser og visualisere resultater effektivt.
• Bruk maskinlæringsmetoder på virkelige, sektorspesifikke scenarier.

Artificial Neural Network er en datamodell som brukes i utvikling av kunstig intelligens (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes vanligvis i Maskinlæring (ML) applikasjoner, som selv er en implementering av AI. Deep Learning er en underkategori av ML.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kombinerer prinsipper for forsterkende læring med dypelæringsarkitekturer for å la agenter ta beslutninger gjennom interaksjon med sine omgivelser. Det ligger til grunn for mange moderne AI-fremskritt som selvkjørende kjøretøy, robotstyring, algoritmisk handel og adaptive anbefalingssystemer. DRL lar en kunstig agent lære strategier, optimalisere politikker og ta autonome beslutninger basert på prøve og feil ved bruk av belønningsbasert læring.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere og datasientister som ønsker å lære og bruke Deep Reinforcement Learning-teknikker til å bygge intelligente agenter som kan ta autonome beslutninger i komplekse miljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå teoretiske grunnlag og matematiske prinsipper for forsterkende læring.


• Implementere viktige RL-algoritmer, inkludert Q-Learning, Policy Gradients og Actor-Critic-metoder.


• Bygge og trene Deep Reinforcement Learning-agenter ved bruk av TensorFlow eller PyTorch.


• Bruk DRL på virkelige applikasjoner som spill, robotikk og beslutningsoptimalisering.


• Feilsøke, visualisere og optimalisere treningsyten ved bruk av moderne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og veiledet diskusjon.


• Hender på øvelser og praktiske implementasjoner.


• Live kode demonstrasjoner og prosjektbaserte applikasjoner.

Tilpasningsmuligheter for kurs

• For å be om en tilpasset versjon av dette kurset (for eksempel ved bruk av PyTorch i stedet for TensorFlow), ta kontakt med oss for å avtale.

I denne instruktørledede, levende opplæringen vil deltakerne lære å bruke Matlab til å designe, bygge og visualisere et konvolusjonelt neuralt nettverk for bildegenkjenning.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Bygge en dyp læring modell
• Automatisere data merking
• Arbeide med modeller fra Caffe og TensorFlow-Keras
• Trene data ved hjelp av flere GPUs, skyen eller kluster

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører
• Domeneeksperter

Formatet på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk øving

Opplæringen er rettet mot personer som vil lære grunnleggende om neuronnettverk og deres anvendelser.

Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og datamaskinbaserte eksempler og casestudieøvelser å gjennomføre med relevante nevrale og dype nettverksbiblioteker

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å lokalisere spesifiserte mønstre i et bilde. Den kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel forventet etikett på et defekt produkt i en fabrikklinje eller de spesifiserte dimensjonene til en komponent. Det er forskjellig fra "Pattern Recognition" (som gjenkjenner generelle mønstre basert på større samlinger av relaterte prøver) ved at det spesifikt dikterer hva vi leter etter, og deretter forteller oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærmingene, teknologiene og algoritmene som brukes innen mønstertilpasning slik det gjelder Machine Vision.

Dette kurset er en innføring i å anvende neuronnettverk i virkelige problemer ved bruk av R-project-programvaren.

Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap om nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritmer, dyp læring (algoritmer og anvendelser).

Del 1 (40%) av dette treningen fokuserer mer på grunnleggende kunnskaper, men vil hjelpe deg med å velge riktig teknologi: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Del 2 (20%) av denne treningen introducerer Theano - en Python-bibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læring-modeller.

Del 3 (40%) av treningen vil være sterkt basert på TensorFlow - API for Google's open source programvarebibliotek for Dyp Læring. Eksemplene og praktiske øvelser vil alle være utført i TensorFlow.

Målgruppe

Dette kurset er ment for ingeniører som ønsker å bruke TensorFlow i sine dype læring-prosjekter

Etter fullført kurs vil deltakerne:

• ha en godt forståelse av dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN
• forstå TensorFlow's struktur og distribueringsmekanismer
• kunne utføre installasjons-, produksjonsmiljø- og arkitekturaufgaben samt konfigurasjon
• kunne vurdere koden kvalitet, utføre feilsøking, overvåkning
• kunne implementere avanserte produksjonsoppgaver som trening av modeller, bygging av grafer og logging