Курс за обучение по DeepSpeed for Deep Learning

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно до напреднало ниво, инженери по машинно обучение, изследователи в дълбокото обучение и експерти по компютърно зрение, които желаят да разширят знанията и уменията си в дълбокото обучение за генериране на текст към изображение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете усъвършенствани архитектури за дълбоко обучение и техники за генериране на текст към изображение.
• Внедрете сложни модели и оптимизации за висококачествен синтез на изображения.
• Оптимизирайте производителността и скалируемостта за големи масиви от данни и сложни модели.
• Настройте хиперпараметрите за по-добра производителност и обобщение на модела.
• Интегрирайте Stable Diffusion с други рамки и инструменти за дълбоко обучение

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към биолози, които искат да разберат как AlphaFold работи и да използват AlphaFold модели като ръководства в своите експериментални изследвания.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните принципи на AlphaFold.
• Научете как работи AlphaFold.
• Научете как да интерпретирате AlphaFold прогнози и резултати.

Това е 4-дневен курс, представящ AI и неговото приложение. Има опция да имате допълнителен ден за предприемане на AI проект след завършване на този курс.

Caffe е рамка за дълбоко обучение, създадена с мисъл за изразяване, скорост и модулност.

Този курс изследва приложението на Caffe като рамка за задълбочено обучение за разпознаване на изображения, използвайки MNIST като пример

Публика

Този курс е подходящ за Deep Learning изследователи и инженери, които се интересуват от използването на Caffe като рамка.

След завършване на този курс делегатите ще могат да:

разбиране на структурата и механизмите за внедряване на Caffe изпълнява задачи по инсталация/производствена среда/архитектура и конфигурация оценява качеството на кода, извършва отстраняване на грешки, мониторинг прилага разширено производство като модели за обучение, прилагане на слоеве и регистриране

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и разработчици, които желаят да използват Chainer за изграждане и обучение на невронни мрежи в Python, като същевременно правят кода лесен за отстраняване на грешки.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате модели на невронни мрежи.
• Дефинирайте и внедрявайте модели на невронни мрежи, като използвате разбираем изходен код.
• Изпълнявайте примери и модифицирайте съществуващите алгоритми, за да оптимизирате моделите за обучение на задълбочено обучение, като същевременно използвате GPU за висока производителност.

Computer Network ToolKit (CNTK) е Microsoft с отворен код, мулти-машина, много-GPU, високоефективна RNN обучителна рамка за машинно обучение за реч, текст и изображения.

Публика

Този курс е насочен към инженери и архитекти, които имат за цел да използват CNTK в своите проекти.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели на зрение с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Изградете и обучете конволюционни невронни мрежи (CNN) с помощта на TensorFlow.
• Използвайте Google Colab за мащабируемо и ефективно разработване на модели, базирани на облак.
• Прилагане на техники за предварителна обработка на изображения за задачи с компютърно зрение.
• Внедрете модели на компютърно зрение за приложения в реалния свят.
• Използвайте трансферно обучение, за да подобрите ефективността на моделите на CNN.
• Визуализирайте и интерпретирайте резултатите от моделите за класификация на изображения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни на средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за задълбочено обучение, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и навигирайте Google Colab за проекти за дълбоко обучение.
• Разберете основите на невронните мрежи.
• Приложете модели за дълбоко обучение, като използвате TensorFlow.
• Обучете и оценете модели за дълбоко обучение.
• Използвайте разширени функции на TensorFlow за задълбочено обучение.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат да използват Python библиотеки за НЛП, докато създават приложение, което обработва набор от снимки и генерира надписи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Проектирайте и кодирайте DL за NLP, като използвате Python библиотеки.
• Създайте Python код, който чете значително огромна колекция от снимки и генерира ключови думи.
• Създайте Python код, който генерира надписи от откритите ключови думи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, специалисти по данни и AI практици, които желаят да използват TensorFlow Lite за Edge AI приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на TensorFlow Lite и ролята му в Edge AI.
• Разработвайте и оптимизирайте AI модели с помощта на TensorFlow Lite.
• Разположете TensorFlow Lite модели на различни крайни устройства.
• Използвайте инструменти и техники за преобразуване и оптимизиране на модела.
• Внедрете практически Edge AI приложения с помощта на TensorFlow Lite.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да ускорят приложенията за машинно обучение в реално време и да ги внедрят в мащаб.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте OpenVINO инструментариума.
• Ускорете приложение за компютърно зрение с помощта на FPGA.
• Изпълнете различни CNN слоеве на FPGA.
• Мащабирайте приложението в множество възли в Kubernetes клъстер.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици или специалисти по данни, които желаят да използват Horovod за провеждане на разпределени обучения за задълбочено обучение и да го мащабират, за да работят в множество GPU паралелно .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да провеждате обучения за дълбоко обучение.
• Инсталирайте и конфигурирайте Horovod за обучение на модели с TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet.
• Мащабирайте обучението за дълбоко обучение с Horovod, за да работите на множество GPU.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица, които желаят да приложат модел на дълбоко обучение към приложения за разпознаване на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Keras.
• Бързо прототипирайте модели за дълбоко обучение.
• Реализирайте конволюционна мрежа.
• Внедряване на повтаряща се мрежа.
• Изпълнете модел на задълбочено обучение както на CPU, така и на GPU.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи на компютърно зрение, които желаят да използват Stable Diffusion за генериране на висококачествени изображения за различни случаи на употреба.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на Stable Diffusion и как работи за генериране на изображения.
• Изградете и обучете Stable Diffusion модели за задачи за генериране на изображения.
• Приложете Stable Diffusion към различни сценарии за генериране на изображения, като вписване, изрисуване и превод от изображение към изображение.
• Оптимизирайте производителността и стабилността на Stable Diffusion модели.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да пишат, зареждат и изпълняват модели за машинно обучение на много малки вградени устройства.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте TensorFlow Lite.
• Заредете модели за машинно обучение на вградено устройство, за да му позволите да открива реч, да класифицира изображения и т.н.
• Добавете AI към хардуерни устройства, без да разчитате на мрежова свързаност.