Advanced Deep Learning Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers op gemiddeld tot gevorderd niveau, machine learning-ingenieurs, deep learning-onderzoekers en computer vision-experts die hun kennis en vaardigheden op het gebied van deep learning willen uitbreiden. voor het genereren van tekst naar afbeelding.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor het genereren van tekst naar afbeeldingen. Implementeer complexe modellen en optimalisaties voor hoogwaardige beeldsynthese. Optimaliseer de prestaties en schaalbaarheid voor grote datasets en complexe modellen. Stem hyperparameters af voor betere modelprestaties en generalisatie. Integreer Stable Diffusion met andere deep learning-frameworks en -tools

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-ingenieurs en computervisieonderzoekers die Stable Diffusion willen gebruiken om afbeeldingen van hoge kwaliteit te genereren voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp de principes van Stable Diffusion en hoe het werkt voor het genereren van afbeeldingen. Bouw en train Stable Diffusion modellen voor taken voor het genereren van afbeeldingen. Pas Stable Diffusion toe op verschillende scenario's voor het genereren van afbeeldingen, zoals inpainting, outpainting en vertaling van afbeelding naar afbeelding. Optimaliseer de prestaties en stabiliteit van Stable Diffusion modellen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op biologen die willen begrijpen hoe AlphaFold werkt en AlphaFold modellen willen gebruiken als leidraad bij hun experimentele studies.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van AlphaFold.
• Ontdek hoe AlphaFold werkt.
• Leer hoe u AlphaFold voorspellingen en resultaten kunt interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die TensorFlow Lite willen gebruiken om deep learning-modellen op ingebedde apparaten te implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Tensorflow Lite op een ingebed apparaat.
• Begrijp de concepten en componenten die ten grondslag liggen aan TensorFlow Lite.
• Converteer bestaande modellen naar TensorFlow Lite-formaat voor uitvoering op ingebedde apparaten.
• Werken binnen de beperkingen van kleine apparaten en TensorFlow Lite, terwijl je leert hoe je de reikwijdte van de bewerkingen kunt uitbreiden.
• Implementeer een deep learning-model op een ingebed apparaat met Linux.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die TensorFlow Lite willen gebruiken om mobiele applicaties met diepgaande leermogelijkheden te ontwikkelen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer TensorFlow Lite.
• Begrijp de principes achter TensorFlow, machine learning en deep learning.
• Laad TensorFlow-modellen op een Android-apparaat.
• Maak deep learning- en machine learning-functionaliteit mogelijk, zoals computervisie en natuurlijke taalherkenning in een mobiele applicatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die TensorFlow Lite willen gebruiken om mobiele iOS-applicaties met diepgaande leermogelijkheden te ontwikkelen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer TensorFlow Lite.
• Begrijp de principes achter TensorFlow en machine learning op mobiele apparaten.
• Laad TensorFlow-modellen op een iOS-apparaat.
• Voer een iOS-applicatie uit die een object kan detecteren en classificeren dat is vastgelegd via de camera van het apparaat.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die machine learning-modellen willen schrijven, laden en uitvoeren op zeer kleine ingebedde apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer TensorFlow Lite.
• Laad machine learning-modellen op een ingebed apparaat zodat het spraak kan detecteren, afbeeldingen kan classificeren, enz.
• Voeg AI toe aan hardwareapparaten zonder afhankelijk te zijn van netwerkconnectiviteit.

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 in België (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars of datawetenschappers die Horovod willen gebruiken om gedistribueerde deep learning-trainingen uit te voeren en deze op te schalen om parallel over meerdere GPU's te draaien.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om deep learning-trainingen te starten.
• Installeer en configureer Horovod om modellen te trainen met TensorFlow, Keras, PyTorch en Apache MXNet.
• Schaal deep learning-training met Horovod zodat deze op meerdere GPU's kan worden uitgevoerd.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die real-time machine learning-toepassingen willen versnellen en deze op schaal willen inzetten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer de OpenVINO toolkit.
• Versnel een computervisietoepassing met behulp van een FPGA.
• Voer verschillende CNN-lagen uit op de FPGA.
• Schaal de applicatie over meerdere knooppunten in een Kubernetes-cluster.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die Apache MXNet's willen gebruiken om een diepgaand leermodel voor beeldherkenning te bouwen en in te zetten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apache MXNet en zijn componenten.
• Begrijp de architectuur en datastructuren van MXNet.
• Gebruik de API's op laag en hoog niveau van Apache MXNet om op efficiënte wijze neurale netwerken te bouwen.
• Bouw een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldclassificatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op technische personen die een deep learning-model willen toepassen op beeldherkenningstoepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Keras.
• Maak snel prototypes van deep learning-modellen.
• Implementeer een convolutioneel netwerk.
• Implementeer een terugkerend netwerk.
• Voer een deep learning-model uit op zowel een CPU als een GPU.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op software-ingenieurs die geavanceerde deep learning neurale netwerken en modellen willen ontwikkelen met behulp van Keras en Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Pas deep learning toe met begeleide of onbewaakte leermethoden.
• Ontwikkel, train en implementeer gelijktijdige neurale netwerken en terugkerende neurale netwerken.
• Gebruik Keras en Python om diepgaande leermodellen te bouwen om problemen met afbeeldingen, tekst, geluid en meer op te lossen.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die een zelfrijdende auto willen bouwen met behulp van deep learning-technieken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik Keras om een convolutioneel neuraal netwerk te bouwen en te trainen.
• Gebruik computer vision-technieken om rijstroken te identificeren in een autonoom rijproject.
• Train een deep learning-model om verkeersborden te differentiëren.
• Simuleer een volledig autonome auto.

Torch is een open source bibliotheek voor machine learning en een wetenschappelijk computerframework gebaseerd op de programmeertaal Lua . Het biedt een ontwikkelomgeving voor cijfers, machine learning en computer vision, met een bijzondere nadruk op diep leren en convolutionele netten. Het is een van de snelste en meest flexibele frameworks voor Machine en Deep Learning en wordt gebruikt door bedrijven zoals Facebook , Go ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel en vele anderen.

In deze door een instructeur geleide, live training behandelen we de principes van Torch , zijn unieke kenmerken en hoe het kan worden toegepast in real-world applicaties. We doorlopen talloze hands-on oefeningen doorheen, het demonstreren en oefenen van de geleerde concepten.

Aan het einde van de cursus hebben de deelnemers een grondig begrip van de onderliggende functies en mogelijkheden van Torch , evenals de rol en bijdrage binnen de AI-ruimte in vergelijking met andere frameworks en bibliotheken. Deelnemers hebben ook de nodige praktijk gekregen om Torch in hun eigen projecten te implementeren.

Indeling van de cursus

• Overzicht van machine en Deep Learning
• In-class codeer- en integratieoefeningen
• Testvragen die onderweg zijn verspreid om het begrip te controleren