Distributed Deep Learning with Horovod Training Cursus

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 cursus is een algemeen overzicht voor Deep Learning zonder te diep in te gaan op specifieke methoden. Het is geschikt voor mensen die Deep learning willen gaan gebruiken om hun voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren.

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.

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken.

Caffe is een diepgaand leerkader gemaakt met expressie, snelheid en modulariteit in het achterhoofd.

Deze cursus onderzoekt de toepassing van Caffe als een diepgaand leerkader voor beeldherkenning met behulp van MNIST als voorbeeld

Publiek

Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van Caffe als kader.

Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:

• inzicht in de structuur en implementatiemechanismen van Caffe
• voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
• codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
• implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, implementatie van lagen en logboekregistratie

Publiek

Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare hulpmiddelen (meestal open source) voor het analyseren van computerbeelden

Deze cursus biedt werkvoorbeelden.

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 behandelt AI (met nadruk op Machine Learning en Deep Learning )

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

Formaat van de cursus

Hoorcollege en discussie gekoppeld aan hands-on oefeningen.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze OpenNMT kunnen instellen en gebruiken om verschillende voorbeeldgegevenssets te vertalen. De cursus begint met een overzicht van neurale netwerken die van toepassing zijn op machinevertaling. Deelnemers zullen tijdens de cursus live oefeningen uitvoeren om hun begrip van de geleerde concepten aan te tonen en feedback van de instructeur te krijgen.

Aan het einde van deze training hebben de deelnemers de kennis en praktijk die nodig is om een live OpenNMT oplossing te implementeren.

Bron- en doeltaalmonsters worden vooraf gerangschikt volgens de vereisten van het publiek.

Indeling van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, zware praktische oefening

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.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is een schaalbaar platform voor diep leren, ontwikkeld door Baidu In deze live training met instructeur leren deelnemers PaddlePaddle te gebruiken om diepgaand leren in hun product- en servicetoepassingen mogelijk te maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: PaddlePaddle instellen en configureren Stel een Convolutional Neural Network (CNN) in voor beeldherkenning en objectdetectie Een terugkerend neuraal netwerk (RNN) instellen voor sentimentanalyse Stel diepgaand leren op aanbevelingssystemen in om gebruikers te helpen antwoorden te vinden Voorspellen van klikfrequenties (CTR), grootschalige opnamesets classificeren, optische tekenherkenning (OCR) uitvoeren, zoekopdrachten rangschikken, computervirussen detecteren en een aanbevelingssysteem implementeren Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

OpenFace is op Python en Torch gebaseerde opensource, realtime gezichtsherkenningssoftware op basis van Google's FaceNet-onderzoek Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers de OpenFace-componenten te gebruiken om een ​​voorbeeldtoepassing voor gezichtsherkenning te maken en te implementeren Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Werk met de componenten van OpenFace, inclusief dlib, OpenVC, Torch en nn4 om gezichtsdetectie, uitlijning en transformatie te implementeren Pas OpenFace toe op realworld-applicaties zoals surveillance, identiteitsverificatie, virtual reality, gaming en het identificeren van terugkerende klanten, enz Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de meest relevante en geavanceerde machine learning-technieken in Python terwijl ze een reeks demo-applicaties bouwen met beeld-, muziek-, tekst- en financiële gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Implementeer machine learning-algoritmen en -technieken voor het oplossen van complexe problemen.
• Pas deep learning en semi-supervised learning toe op toepassingen met beeld-, muziek-, tekst- en financiële gegevens.
• Duw Python-algoritmen naar hun maximale potentieel.
• Gebruik bibliotheken en pakketten zoals NumPy en Theano.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers geavanceerde technieken voor Machine Learning met R terwijl ze stapsgewijs door de creatie van een real-world applicatie stappen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Leertechnieken zonder toezicht begrijpen en implementeren
• Pas clustering en classificatie toe om voorspellingen te doen op basis van gegevens uit de echte wereld.
• Visualiseer gegevens om snel inzichten te verkrijgen, beslissingen te nemen en analyses verder te verfijnen.
• Verbeter de prestaties van een machine learning-model met behulp van afstemming van hyperparameters.
• Een model in productie nemen voor gebruik in een grotere toepassing.
• Pas geavanceerde machine learning-technieken toe om vragen over sociale netwerkgegevens, big data en meer te beantwoorden.