Deep Learning with Keras Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bygge en selvkjørende bil ved å bruke dyplæringsteknikker.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Keras til å bygge og trene et konvolusjonelt nevralt nettverk.
• Bruk datasynsteknikker for å identifisere kjørefelt i et selvkjørende prosjekt.
• Tren en dyp læringsmodell for å skille trafikkskilt.
• Simuler en helt autonom bil.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareingeniører som ønsker å utvikle avanserte nevrale nettverk og modeller for dyp læring ved å bruke Keras og Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk dyp læring med veiledet eller uovervåket læringsmetoder.
• Utvikle, trene og implementere samtidige nevrale nettverk og tilbakevendende nevrale nettverk.
• Bruk Keras og Python til å bygge dyplæringsmodeller for å løse problemer som involverer bilder, tekst, lyd og mer.

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.

Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell 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.

Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell 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.

Caffe er en dyp læringsramme laget med uttrykk, hastighet og modularitet i tankene.

Dette kurset utforsker anvendelsen av Caffe som en Deep læringsramme for bildegjenkjenning ved bruk av MNIST som eksempel

Publikum

Dette kurset passer for Deep Learning forskere og ingeniører som er interessert i å bruke Caffe som rammeverk.

Etter fullført kurs vil delegatene kunne:

• forstå Caffe sin struktur og distribusjonsmekanismer
• utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• vurdere kodekvalitet, utfør feilsøking, overvåking
• implementere avansert produksjon som treningsmodeller, implementere lag og logging

Dette kurset er generell oversikt for Deep Learning uten å gå for dypt inn på noen spesifikke metoder. Det passer for folk som vil begynne å bruke Deep learning for å forbedre nøyaktigheten av prediksjon.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere til middels-nivå dataforskere og maskinlæringsingeniører som ønsker å forbedre ytelsen til sine dyplæringsmodeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for distribuert dyp læring.
• Installer og konfigurer DeepSpeed.
• Skaler dyplæringsmodeller på distribuert maskinvare ved hjelp av DeepSpeed.
• Implementer og eksperimenter med DeepSpeed-funksjoner for optimalisering og minneeffektivitet.

Læring av maskiner er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdatapresentasjoner og strukturer som nevrale nettverk.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forretningsanalytikere, dataforskere og utviklere som ønsker å bygge og implementere dyplæringsmodeller for å akselerere inntektsvekst og løse problemer i næringslivet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernebegrepene maskinlæring og dyp læring.
• Få innsikt i fremtiden til næringsliv og industri med ML og DL.
• Definer forretningsstrategier og løsninger med dyp læring.
• Lær hvordan du bruker datavitenskap og dyp læring for å løse forretningsproblemer.
• Bygg dyplæringsmodeller ved å bruke Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

Læring av maskiner er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdatapresentasjoner og strukturer som nevrale nettverk. R er et populært programmeringsspråk i finansnæringen. Det brukes i økonomiske applikasjoner som spenner fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å implementere dype læringsmodeller for økonomi ved å bruke R når de går gjennom opprettelsen av en dyp læringsprediksjonsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for dyp læring
• Lær bruksområdene og bruken av dyp læring innen økonomi
• Bruk R til å lage dype læringsmodeller for økonomi
• Bygge sin egen dype læringsmodell for prediksjon ved bruk av R

Publikum

• Utviklere
• Data forskere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Læring av maskiner er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdatapresentasjoner og strukturer som nevrale nettverk. Python er et programmeringsspråk på høyt nivå kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å implementere dype læringsmodeller for bankbruk ved å bruke Python når de går gjennom opprettelsen av en dyp læringsrisikomodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for dyp læring
• Lær applikasjonene og bruken av dyp læring i bank
• Bruk Python , Keras , og TensorFlow å skape dype læringsmodeller for bank
• Bygge sin egen dype lærings kredittrisikomodell ved hjelp av Python

Publikum

• Utviklere
• Data forskere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Læring av maskiner er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdatapresentasjoner og strukturer som nevrale nettverk. R er et populært programmeringsspråk i finansnæringen. Det brukes i økonomiske applikasjoner som spenner fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å implementere dype læringsmodeller for bankbruk ved å bruke R når de går gjennom opprettelsen av en dyp læringsrisikomodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for dyp læring
• Lær applikasjonene og bruken av dyp læring i bank
• Bruk R til å lage dype læringsmodeller for bank
• Bygg deres egen kredittrisikomodell med dyp læring ved å bruke R

Publikum

• Utviklere
• Data forskere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Læring av maskiner er en gren av kunstig intelligens der datamaskiner har muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Dyp læring er et underfelt av maskinlæring som bruker metoder basert på læringsdatapresentasjoner og strukturer som nevrale nettverk. Python er et programmeringsspråk på høyt nivå kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å implementere dype læringsmodeller for økonomi ved hjelp av Python når de går gjennom opprettelsen av en dyp læringsprediksjonsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for dyp læring
• Lær bruksområdene og bruken av dyp læring innen finans
• Bruk Python , Keras , og TensorFlow å skape dype læringsmodeller for finans
• Bygge sin egen dype læringsmodell for prediksjon ved bruk av Python

Publikum

• Utviklere
• Data forskere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse