Neural Networks Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (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.

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.

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.

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.

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.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Oslo (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.

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 Oslo (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 Oslo (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.

I denne instruktørledede, levende opplæringen vil deltakerne lære å bruke Matlab til å designe, bygge og visualisere et konvolusjonelt neuralt nettverk for bildegenkjenning.

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

• Bygge en dyp læring modell
• Automatisere data merking
• Arbeide med modeller fra Caffe og TensorFlow-Keras
• Trene data ved hjelp av flere GPUs, skyen eller kluster

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører
• Domeneeksperter

Formatet på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk øving

Opplæringen er rettet mot personer som vil lære grunnleggende om neuronnettverk og deres anvendelser.

Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og datamaskinbaserte eksempler og casestudieøvelser å gjennomføre med relevante nevrale og dype nettverksbiblioteker

Dette kurset er en innføring i å anvende neuronnettverk i virkelige problemer ved bruk av R-project-programvaren.

I denne instruktørlede, direkte treningen i Oslo, vil deltakerne lære å dra nytte av innovasjonene i TPU-prosessorene for å maksimere ytelsen til egne AI-applikasjoner.

Ved slutten av treningen vil deltakerne kunne:

• Trenne ulike typer nevrale nettverk på store mengder data.
• Bruke TPUer til å akselerere inferensprosessen med opp til to størrelsesordner.
• Bruke TPUer til å behandle ressurskrevende applikasjoner som bilde søk, skybasert syn og fotoprosessering.

Dette kurset begynner med å gi deg konseptuell kunnskap i nevrale nettverk og generelt om maskinlæringsalgoritmer, dyp læringsalgoritmer og applikasjoner.

Del-1 (40%) av denne opplæringen er mer fokusert på grunnleggende prinsipper, men vil hjelpe deg å velge riktig teknologi: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Del-2 (20%) av denne opplæringen introduserer Theano - en Python-bibliotek som gjør det enklere å skrive dyp-læringsmodeller.

Del-3 (40%) av opplæringen vil være basert på TensorFlow - 2. generasjons API for Googles åpne kildekodebibliotek for dyp læringsalgoritmer. Eksemplene og praktiske øvelsene vil alle bli utført i TensorFlow.

Målgruppe

Dette kurset er ment for ingeniører som ønsker å bruke TensorFlow i sine dyp-læringsprosjekter.

Etter å ha fullført dette kurset, vil deltakerne:

• ha en god forståelse av dype nevrale nettverk (DNN), CNN og RNN.

• forstå TensorFlows struktur og distribusjonsmekanismer.

• kunne utføre installasjons-, produksjonsmiljø- og arkitekturoppgaver, samt konfigurering.

• kunne vurdere kodekvalitet, gjennomføre feilsøking og overvåking.

• kunne implementere avanserte produksjonsoppgaver som å trene modeller, bygge grafer og logge.