Explainering i Dyp Lærings: Å Avdekke Sortboksmodeller Treningskurs

Denne instruktørlede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot fagfolk på avansert nivå som ønsker å forbedre sin forståelse av XAI-teknikker for komplekse AI-modeller.

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

• Implementere moderne XAI-teknikker i AI-modeller.
• Tolke dyplelæringsmodeller og deres beslutninger.
• Bruke avanserte modellagnostiske og modellspecifikke forklaringsmetoder.
• Ta tak i utfordringer knyttet til AI-gjennomskuelighet i komplekse systemer.

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.

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 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.

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.

Denne veiledete, direkte opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot begynnere som ønsker å lære grunnleggende om Explainable AI og dens rolle i utviklingen av ansvarlige AI-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konsepter i Explainable AI.
• Utforske betydningen av gjennomsiktighet og tolkningsbarhet i AI-modeller.
• Lære grunnleggende teknikker for å gjøre AI-modeller forståelige.
• Bruke XAI-teknikker på enkle maskinlæringsmodeller.

Denne instruktørlede, live-treningen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å bruke teknikker for forklarbar kunstig intelligens (XAI) for å sikre rettferdighet, gjennomsiktighet og etisk kunstig intelligens.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til XAI i etiske kunstige intelligenssystemer.
• Implementere XAI-teknikker for å oppdage og redusere fordommer i kunstige intelligensmodeller.
• Sikre gjennomsiktighet i beslutningsprosesser for kunstige intelligensmodeller.
• Samordne utvikling av kunstig intelligens med etiske og regulerende standarder.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avansert nivåprofesjonelle som ønsker å implementere transparente AI-systemer i virkelige applikasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå vikten av transparens i AI-modeller.
• Implementere avanserte XAI-teknikker for å tolke komplekse modeller.
• Øke modelltransparens ved bruk av SHAP, LIME og andre verktøy.
• Takle etiske bekymringer og rettferdighet i AI-modeller.