Machine Learning with Python – 2 Days Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke H2O AutoML til å automatisere prosessen med å bygge og velge den beste maskinlæringsalgoritmen og parametrene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser arbeidsflyten for maskinlæring.
• Tren og juster automatisk mange maskinlæringsmodeller innenfor et spesifisert tidsrom.
• Tren stablede ensembler for å komme frem til svært prediktive ensemblemodeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsutøvere som ønsker å bruke Auto-sklearn til å automatisere prosessen med å velge og optimalisere en maskinlæringsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser prosessen med å trene opp svært effektive maskinlæringsmodeller.
• Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller mens du omgår de mer kjedelige oppgavene med å velge, trene og teste forskjellige modeller.
• Bruk kraften til maskinlæring for å løse virkelige forretningsproblemer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere så vel som mindre tekniske personer som ønsker å bruke Auto-Keras til å automatisere prosessen med å velge og optimalisere en maskinlæringsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser prosessen med å trene opp svært effektive maskinlæringsmodeller.
• Søk automatisk etter de beste parametrene for dyplæringsmodeller.
• Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller.
• Bruk kraften til maskinlæring for å løse virkelige forretningsproblemer.

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

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, 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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og AI-utøvere som ønsker å utnytte TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikle og optimalisere AI-modeller ved å bruke TensorFlow Lite.
• Distribuer TensorFlow Lite-modeller på ulike edge-enheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og -optimalisering.
• Implementer praktiske Edge AI-applikasjoner ved å bruke TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke TensorFlow Lite til å distribuere dyplæringsmodeller på innebygde enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Tensorflow Lite på en innebygd enhet.
• Forstå begrepene og komponentene som ligger til grunn TensorFlow Lite.
• Konverter eksisterende modeller til TensorFlow Lite-format for kjøring på innebygde enheter.
• Arbeid innenfor begrensningene til små enheter og TensorFlow Lite, mens du lærer hvordan du utvider omfanget av operasjoner som kan kjøres.
• Implementer en dyp læringsmodell på en innebygd enhet som kjører Linux.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke TensorFlow Lite til å utvikle mobile applikasjoner med dyp læringsevne.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer TensorFlow Lite.
• Forstå prinsippene bak TensorFlow, maskinlæring og dyp læring.
• Last TensorFlow-modeller på en Android-enhet.
• Aktiver dyp læring og maskinlæringsfunksjonalitet som datasyn og naturlig språkgjenkjenning i en mobilapplikasjon.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke TensorFlow Lite til å utvikle iOS-mobilapplikasjoner med dyplæringsevner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer TensorFlow Lite.
• Forstå prinsippene bak TensorFlow og maskinlæring på mobile enheter.
• Last TensorFlow-modeller på en iOS-enhet.
• Kjør en iOS-applikasjon som er i stand til å oppdage og klassifisere et objekt fanget gjennom enhetens kamera.

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.

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 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, 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.