Online Deep Learning Treningskurs i Norge

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, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte profesjonelle som ønsker å dyppe seg dypere inn i datavisjon og utforske TensorFlows kapasiteter for å utvikle sofistikerte visjonsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Bruke Google Colab for skalerbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildeforarbeidingsmetoder for datavisjonstider.
• Sette i drift datavisjonsmodeller for virkelige anvendelser.
• Bruke overføringsslur for å forbedre ytelsen på CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultater fra bildeklassifiseringsmodeller.

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, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å spesialisere seg i banebrytende dyplæringsteknikker for NLU.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de viktigste forskjellene mellom NLU- og NLP-modeller.
• Bruk avanserte dyplæringsteknikker på NLU-oppgaver.
• Utforsk dype arkitekturer som transformatorer og oppmerksomhetsmekanismer.
• Utnytt fremtidige trender i NLU for å bygge sofistikerte AI-systemer.

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.

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 opplæringen, ledet av en instruktør, er tilgjengelig Norge (online eller på sted) og retter seg mot avanserte fagfolk som ønsker å utnytte AI-teknikker for å revolusjonere prosesser for oppdagelse og utvikling av legemidler.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI i oppdagelse og utvikling av legemidler.
• Bruke maskinlæringsmetoder for å forutsi molekylære egenskaper og interaksjoner.
• Bruke dyplearning-modeller for virtuell skjerming og optimalisering av lederkomponenter.
• Integrere AI-drevne tilnærminger i prosesser for kliniske studier.

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 instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere til middels 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.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke store språkmodeller for ulike naturlige språkoppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et utviklingsmiljø som inkluderer en populær LLM.
• Lag en grunnleggende LLM og finjuster den på et tilpasset datasett.
• Bruk LLM-er for ulike naturlige språkoppgaver som tekstoppsummering, svar på spørsmål, tekstgenerering og mer.
• Feilsøk og evaluer LLM-er ved å bruke verktøy som TensorBoard, PyTorch Lightning og Hugging Face Datasett.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører og datavisualiseringsforskere som ønsker å utnytte Stable Diffusion til å generere høykvalitetsbilder for en rekke bruksområder.

Innen slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene bak Stable Diffusion og hvordan den fungerer for bildegenerering.
• Bygge og trene Stable Diffusion-modeller for bildegenereringsoppgaver.
• Anvende Stable Diffusion i ulike bildegenereringssenarioer, slik som inpainting, outpainting og bilde-til-bilde-oversettelse.
• Optimalisere ytelse og stabilitet til Stable Diffusion-modeller.

I denne instruktørflytede, live-treningen i Norge, vil deltakerne lære de mest relevante og moderne maskinlæringsmetoder i Python mens de bygger en rekke demoprogrammer som involverer bilder, musikk, tekst og finansiell data.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere maskinlæringsalgoritmer og teknikker for å løse komplekse problemer.
• Bruke dyp læring og semi-supervised læring på program som involverer bilder, musikk, tekst og finansiell data.
• Puste liv i Python-algoritmene deres til det ytterste.
• Bruk biblioteker og pakker som NumPy og Theano.

Kurs i anvendt AI fra bunnen av i Python utstyrer programvareutviklere og dataanalytikere med grunnleggende teknikker for å bygge maskinlæringsløsninger fra grunnen av ved hjelp av Python. Omhandler grunnleggende prinsipper for veiledet læring (klassifisering og regresjon), ulvetet læring (klustering og unormalitetsdeteksjon) avanserte neuronettverksarkitekturer. Gjennomgår dokumenterte metoder for bruk av scikit-learn, Apache Spark MLlib og Jupyter-notbøker i praktisk AI-utvikling. Hjelper fagfolk med å implementere praktiske ML-modeller, evaluere algoritmenes begrensninger og gjennomføre anvendte prosjekter for å løse virkelige problemer.

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.

Utforskning av KI-fundamentene viser hvordan intelligent teknologi former digital strategi, automatisering og beslutningstaking i virksomhetsdrift. Undersøker grunnleggende konsepter som spenner over KI-historie, problemløsingsrammeverk, kunnskapsreprersentasjon, usikker resonnement og maskinlæringsparadigmer i sammenheng med kommunikasjon, persepsjon og autonom handling. Veileder ledere og arkitekter i å vurdere muligheter for KI-drevet transformasjon, analysere trendene i ny teknologi og integrere praktiske intelligente løsninger for å akselerere forretningsagilitet.

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 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.

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.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere og utviklere som ønsker å installere, sette opp, tilpasse og bruke DeepMind Lab-plattformen til å utvikle generell kunstig intelligens og maskinlæringssystemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Tilpass DeepMind Lab for å bygge og drive et miljø som passer lærings- og opplæringsbehov.
• Bruk DeepMind Lab sitt 3D-simuleringsmiljø til å trene læringsagenter i et førstepersonssynspunkt.
• Tilrettelegg for evaluering av agenter for å utvikle intelligens i en 3D-spilllignende verden.

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 næringslivet 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 osv.

Dette instruktørledede, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å akselerere sanntidsmaskinlæringsapplikasjoner og deployere dem i stor skala.

Ved slutten av kurset vil deltakerne kunne:

• Installere OpenVINO-verktøysettet.
• Akselerere en datamaskinseansjonsapplikasjon ved hjelp av en FPGA.
• Utføre ulike CNN-lag på FPGA-en.
• Skale applikasjonen på tvers av flere noder i et Kubernetes-cluster.

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.

Dette instruktørledede, live kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere eller datasikere som ønsker å bruke Horovod til å kjøre distribuert dyp lærings trening og skalere det til å kjøre på tvers av flere GPU-er parallelt.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Sette opp nødvendig utviklingsmiljø for å starte dyp lærings trening.
• Installere og konfigurere Horovod for å trene modeller med TensorFlow, Keras, PyTorch og Apache MXNet.
• Skalere dyp lærings trening med Horovod for å kjøre på flere GPU-er.

I dette instruktør-ledede, live-treningen vil deltakerne lære hvordan du bruker Matlab til å designe, bygge og visualisere et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) for bildegenkjenning.

Etter avsluttet trening vil deltakerne kunne:

• Bygge en dyp læringsmodell
• Automatisere datamerkning
• Arbeide med modeller fra Caffe og TensorFlow-Keras
• Trene data ved bruk av flere GPU-er, skyen eller clusters

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører
• Fagfolk med spesialisering innen feltet

Oppbygging av kurset

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og omfattende praktisk arbeid

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle med en begynner- til mellomnivå oppfølging som ønsker å utvikle forståelsen sin for maskinlæringsalgoritmer, dyp læringsteknikker og AI-drevet beslutningsprosesser. Kursene gir praktisk erfaring med maskinlæringskonsepter, dype læringsmodeller og praksisbaserte implementasjoner ved hjelp av R.

Avslutningen på dette treningen vil deltakerne være i stand til:

• Få en forståelse for grunnleggende konsepter innen maskinlæring og dyp læring.
• Bruk ulike maskinlæringsalgoritmer for regresjon, klassifisering, klynging og avviksdeteksjon.
• Bruke dyple læringsarkitekturer som kunstige nevrale nettverk (ANNs).
• Implementere overvåket og uovervåket læring.
• Vurdere modellprestasjon og optimalisere hyperparametre.
• Bruk R for dataanalyse, visualisering og maskinlæringsprogrammer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareingeniører som ønsker å programmere i Python med OpenCV 4 for dyp læring.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Se, last inn og klassifiser bilder og videoer ved å bruke OpenCV 4.
• Implementer dyp læring i OpenCV 4 med TensorFlow og Keras.
• Kjør dyplæringsmodeller og generer effektive rapporter fra bilder og videoer.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære avanserte teknikker for Machine Learning med R mens de går gjennom opprettelsen av en virkelig applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå og implementere uovervåket læringsteknikker
• Bruk klynging og klassifisering for å lage spådommer basert på data fra den virkelige verden.
• Visualiser data for raskt å få innsikt, ta beslutninger og avgrense analysen ytterligere.
• Forbedre ytelsen til en maskinlæringsmodell ved å bruke hyperparameterinnstilling.
• Sett en modell i produksjon for bruk i en større applikasjon.
• Bruk avanserte maskinlæringsteknikker for å svare på spørsmål som involverer sosiale nettverksdata, big data og mer.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å bruke TensorFlow 2.x for å bygge predikterer, klassifiserere, generative modeller, nevrale nettverk og så videre.

Avslutningen på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere TensorFlow 2.x.
• Føre inn fordelene ved TensorFlow 2.x i forhold til tidligere versjoner.
• Bygge dyp læring modeller.
• Implementere en avansert bildeklassifiserer.
• Distribuere et dyp læring modell til skyen, mobil og IoT-enheter.

Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap om nevrale nettverk og generelt i maskinlæringsalgoritmer, dyp læring (algoritmer og anvendelser).

Del 1 (40%) av dette treningen fokuserer mer på grunnleggende kunnskaper, men vil hjelpe deg med å velge riktig teknologi: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Del 2 (20%) av denne treningen introducerer Theano - en Python-bibliotek som gjør det enkelt å skrive dype læring-modeller.

Del 3 (40%) av treningen vil være sterkt basert på TensorFlow - API for Google's open source programvarebibliotek for Dyp Læring. Eksemplene og praktiske øvelser vil alle være utført i TensorFlow.

Målgruppe

Dette kurset er ment for ingeniører som ønsker å bruke TensorFlow i sine dype læring-prosjekter

Etter fullført kurs vil deltakerne:

• ha en godt forståelse av dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN
• forstå TensorFlow's struktur og distribueringsmekanismer
• kunne utføre installasjons-, produksjonsmiljø- og arkitekturaufgaben samt konfigurasjon
• kunne vurdere koden kvalitet, utføre feilsøking, overvåkning
• kunne implementere avanserte produksjonsoppgaver som trening av modeller, bygging av grafer og logging