Pattern Recognition Training Cursus

In deze door een instructeur geleide, live training bespreken we de principes van neurale netwerken en gebruiken we OpenNN om een voorbeeldtoepassing te implementeren.

Hoorcollege en discussie gekoppeld aan hands-on oefeningen.

Patroonovereenkomst is een techniek die wordt gebruikt om opgegeven patronen in een afbeelding te vinden. Het kan worden gebruikt om het bestaan van specifieke kenmerken in een vastgelegde afbeelding te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de opgegeven afmetingen van een component. Het verschilt van " Pattern Recognition " (die algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van gerelateerde monsters) omdat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons dan vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.

Indeling van de cursus

• Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonafstemming zoals dit van toepassing is op Machine Vision .

Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Dit is een 4-daagse cursus waarin je AI en de toepassing ervan introduceert. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag te hebben om een AI-project uit te voeren.

Dit is een 4-daagse cursus die AI en de toepassing ervan introduceert met behulp van de Python programmeringstaal. Er is een optie om een extra dag te hebben om een AI-project te ondernemen aan het voltooien van deze cursus. 

Deze training is bedoeld voor mensen die Machine Learning willen toepassen in praktische toepassingen.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers en statistici die enigszins bekend zijn met statistiek en weten hoe ze R (of Python of een andere gekozen taal) moeten programmeren. De nadruk van deze cursus ligt op de praktische aspecten van data / modelvoorbereiding, uitvoering, post hoc analyse en visualisatie.

Het doel is om praktische toepassingen te geven aan Machine Learning aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op het werk.

Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek.

Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python, terwijl de code eenvoudig te debuggen is.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
• Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
• Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren, terwijl u GPUs gebruikt voor hoge prestaties.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
• Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
• Bouw een Deep Learning-agent.

Type: Theoretische training met applicaties stroomopwaarts besloten met de studenten op Lasagne of Keras volgens de pedagogische groep

Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en case studies

Kunstmatige intelligentie begon, na vele wetenschappelijke gebieden te hebben verstoord, een revolutie teweeg te brengen in een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz.). Desalniettemin is de presentatie ervan in de grote media vaak fantasie, ver van wat echt de gebieden zijn van Machine Learning of Deep Learning . Het doel van deze training is om ingenieurs die al kennis hebben van computerhulpmiddelen (inclusief een softwareprogrammabasis) een inleiding te bieden tot Deep Learning en de verschillende specialisatiegebieden en daarmee tot de belangrijkste bestaande netwerkarchitecturen vandaag. Als de wiskundige basis tijdens de cursus wordt opgeroepen, wordt een niveau van wiskunde van het type BAC + 2 aanbevolen voor meer comfort. Het is absoluut mogelijk om de wiskundige as over te slaan om alleen een "systeemvisie" te behouden, maar deze benadering zal uw begrip van het onderwerp enorm beperken.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken voor het ontwerpen, bouwen en visualiseren van een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldherkenning.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bouw een diepgaand leermodel
• Automatiseer gegevensetikettering
• Werk met modellen van Caffe en TensorFlow - Keras
• Train gegevens met behulp van meerdere GPU 's, de cloud of clusters

Publiek

• ontwikkelaars
• ingenieurs
• Domeinexperts

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die meer willen leren over de toepasbaarheid van kunstmatige intelligentie op mechatronische systemen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Krijg een overzicht van kunstmatige intelligentie, machine learning en computationele intelligentie.
• Begrijp de concepten van neurale netwerken en verschillende leermethoden.
• Kies effectief voor kunstmatige intelligentie-benaderingen voor problemen uit het echte leven.
• Implementeer AI-toepassingen in de mechatronische engineering.