Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i <lok> (online eller på stedet) er rettet mot biologer som ønsker å forstå hvordan AlphaFold fungerer og bruke AlphaFold-modeller som veiledning i deres eksperimentelle studier.

Et sluttføringen av denne opplæringen, deltakerne vil være i stand til å:

• Forstå de grunnleggende prinsippene bak AlphaFold.
• Lære hvordan AlphaFold fungerer.
• Lære hvordan man tolker AlphaFold-prediksjoner og resultater.

Denne instruktørgående, live-utdanningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne fagfolk som ønsker å dybde sine forståelse av datavising og utforske Tensorfows muligheter for å utvikle avanserte vingsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Slutten av denne utdanningen vil deltagere kunne:

• Bygge og trene konvolusjonsneurale nettverk (CNN) med TensorFlow.
• Utnytte Google Colab for skalerbar og effektiv modellutvikling i skyen.
• Implementere teknikker for bildeforbehandling for oppgaver i datavising.
• Implementere vingsmodeller for sanne applikasjoner.
• Bruke overføringslæring for å forbedre ytelsen til CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultatene fra modellene for bildekategorisering.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på sted) gir en introduksjon til feltet med mønstergjenkjenning og maskinlæring. Den berører praktiske anvendelser innen statistikk, datavitenskap, signalbehandling, datasyntese, datamining og bioinformasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke kjerne statistiske metoder til mønstergjenkjenning.
• Bruk nøkkelmodeller som neurale nettverk og kjerne-metoder for dataanalyse.
• Implementere avanserte teknikker for komplekse problemstillinger.
• Forbedre prediksjonsnøyaktigheten ved å kombinere forskjellige modeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskerne og utviklere som ønsker å forstå og bruke dyp læringsteknikker ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Oppsette og navigere Google Colab for dyplæringprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper om neuronnettverk.
• Implementere dyplæringmodeller med TensorFlow.
• Trenne og vurdere dyplæringmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dyplæring.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, datavitere og AI-praktikere som ønsker å utnyttet TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikke og optimalisere AI-modeller ved hjelp av TensorFlow Lite.
• Implementere TensorFlow Lite-modeller på forskjellige kantenheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og optimalisering.
• Implementere praktiske Edge AI-applikasjoner ved hjelp av TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke TensorFlow til å analysere potensielle svindeldata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en modell for svindeldeteksjon i Python og TensorFlow.
• Bygge lineære regresjoner og lineære regresjonsmodeller for å forutsi svindel.
• Utvikle en ende-til-ende AI-applikasjon for å analysere svindeldata.

Denne veiledede, live-utdanningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og datasientister som ønsker å bruke TensorFlow 2.x for å bygge prediktorer, klassifisere, generative modeller, neurale nettverk og så videre.

Etter endt utdanning vil deltakerne være i stand til å:

• Installere og konfigurere TensorFlow 2.x.
• Forstå fordelene med TensorFlow 2.x sammenlignet med tidligere versjoner.
• Bygge modeller for dyp læring.
• Implementere en avansert bildeklassifiserer.
• Levere en dyp læring-modell til skyen, mobil og IoT-enheter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utforske state-of-the-art XAI-teknikker for dyplæringsmodeller, med fokus på å bygge tolkbare AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene med forklarbarhet i dyp læring.
• Implementer avanserte XAI-teknikker for nevrale nettverk.
• Tolke avgjørelser tatt av dyplæringsmodeller.
• Vurder avveiningene mellom ytelse og åpenhet.