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 instruktørgående, live-utdanningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne fagfolk som ønsker å dybde sine forståelse av datavising og utforske Tensorfows muligheter for å utvikle avanserte vingsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Slutten av denne utdanningen vil deltagere kunne:

• Bygge og trene konvolusjonsneurale nettverk (CNN) med TensorFlow.
• Utnytte Google Colab for skalerbar og effektiv modellutvikling i skyen.
• Implementere teknikker for bildeforbehandling for oppgaver i datavising.
• Implementere vingsmodeller for sanne applikasjoner.
• Bruke overføringslæring for å forbedre ytelsen til CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultatene fra modellene for bildekategorisering.

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.

Den instruktørledede, levende opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører, forskere innen dyp læring og eksperter innen dataseeing med mellomliggende til avanserte kunnskaper som ønsker å utvide sin kompetanse og ferdigheter i bruk av dyp læring for tekst-til-bilde-generering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte arkitekturer og teknikker innen dyp læring for tekst-til-bilde-generering.
• Implementere komplekse modeller og optimeringer for høykvalitets bildegenerering.
• Optimere ytelse og skalerbarhet for store datasett og komplekse modeller.
• Finjustere hyperparametere for bedre modellprestasjon og generalisering.
• Integriere Stable Diffusion med andre rammeverk og verktøy innen dyp læring.

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, 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.

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 instruktørledete, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareutviklere, dataanalytikere og tekniske fagfolk som ønsker å bruke TensorFlow 2.x og Keras for å bygge, trene og distribusjonere dype læringsmodeller for datamaskinseende, naturlig språkbehandling og multimodale applikasjoner.

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.

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

Denne veiledede, live-utdanningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og datasientister som ønsker å bruke TensorFlow 2.x for å bygge prediktorer, klassifisere, generative modeller, neurale nettverk og så videre.

Etter endt utdanning vil deltakerne være i stand til å:

• Installere og konfigurere TensorFlow 2.x.
• Forstå fordelene med TensorFlow 2.x sammenlignet med tidligere versjoner.
• Bygge modeller for dyp læring.
• Implementere en avansert bildeklassifiserer.
• Levere en dyp læring-modell til skyen, mobil og IoT-enheter.