Deep Learning for Vision Treningskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels til avansert nivå, maskinlæringsingeniører, dyplæringsforskere og datasynseksperter som ønsker å utvide sine kunnskaper og ferdigheter innen dyp læring for tekst-til-bilde generering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte dyplæringsarkitekturer og teknikker for tekst-til-bilde generering.
• Implementer komplekse modeller og optimaliseringer for bildesyntese av høy kvalitet.
• Optimaliser ytelse og skalerbarhet for store datasett og komplekse modeller.
• Juster hyperparametre for bedre modellytelse og generalisering.
• Integrer Stable Diffusion med andre dyplæringsrammer og verktøy

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot biologer som ønsker å forstå hvordan AlphaFold fungerer og bruke AlphaFold-modeller som guider i sine eksperimentelle studier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene til AlphaFold.
• Finn ut hvordan AlphaFold fungerer.
• Lær hvordan du tolker AlphaFold spådommer og resultater.

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-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere og utviklere som ønsker å bruke Chainer til å bygge og trene nevrale nettverk i Python samtidig som koden er enkel å feilsøke.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å utvikle nevrale nettverksmodeller.
• Definer og implementer nevrale nettverksmodeller ved å bruke en forståelig kildekode.
• Utfør eksempler og modifiser eksisterende algoritmer for å optimalisere treningsmodeller for dyp læring mens du utnytter GPUer for høy ytelse.

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 akselerere sanntids maskinlæringsapplikasjoner og distribuere dem i stor skala.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer verktøysettet OpenVINO.
• Akselerer en datasynsapplikasjon ved hjelp av en FPGA.
• Utfør forskjellige CNN-lag på FPGA.
• Skaler applikasjonen over flere noder i en Kubernetes-klynge.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere eller dataforskere som ønsker å bruke Horovod til å kjøre distribuert dyplæringstrening og skalere den opp til å kjøre på tvers av flere GPU-er parallelt .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å kjøre dyplæringstreninger.
• Installer og konfigurer Horovod for å trene modeller med TensorFlow, Keras, PyTorch og Apache MXNet.
• Skaler dyplæringstrening med Horovod for å kjøre på flere GPUs.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot tekniske personer som ønsker å bruke dyp læringsmodell på bildegjenkjenningsapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Keras.
• Rask prototyper av dyplæringsmodeller.
• Implementer et konvolusjonelt nettverk.
• Implementer et tilbakevendende nettverk.
• Utfør en dyp læringsmodell på både en CPU og GPU.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører og datasynsforskere som ønsker å utnytte Stable Diffusion til å generere bilder av høy kvalitet for en rekke bruksområder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Stable Diffusion og hvordan det fungerer for bildegenerering.
• Bygg og tren Stable Diffusion-modeller for bildegenereringsoppgaver.
• Bruk Stable Diffusion på ulike scenarier for bildegenerering, for eksempel innpainting, outpainting og bilde-til-bilde-oversettelse.
• Optimaliser ytelsen og stabiliteten til Stable Diffusion-modeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å skrive, laste og kjøre maskinlæringsmodeller på svært små innebygde enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer TensorFlow Lite.
• Last inn maskinlæringsmodeller på en innebygd enhet for å gjøre den i stand til å oppdage tale, klassifisere bilder osv.
• Legg til AI til maskinvareenheter uten å stole på nettverkstilkobling.