Deep Learning Training in Brugge

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op beginnende tot middelmatige datawetenschappers en machine learning-ingenieurs die de prestaties van hun deep learning-modellen willen verbeteren.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de principes van gedistribueerd diep leren.
• Installeer en configureer DeepSpeed.
• Schaal deep learning-modellen op gedistribueerde hardware met DeepSpeed.
• Implementeer en experimenteer met DeepSpeed-functies voor optimalisatie en geheugenefficiëntie.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars op beginners- tot gemiddeld niveau die grote taalmodellen willen gebruiken voor verschillende natuurlijke taaltaken.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet een ontwikkelomgeving op met een populaire LLM. Maak een basis-LLM en verfijn deze op een aangepaste dataset. Gebruik LLM's voor verschillende taken in natuurlijke taal, zoals het samenvatten van teksten, het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst en meer. Debug en evalueer LLM's met behulp van tools zoals TensorBoard, PyTorch Lightning en Hugging Face Datasets.

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.

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.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor telecom kunnen implementeren met behulp van Python terwijl ze de creatie van een deep learning kredietrisicomodel doorlopen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van deep learning.
• Leer de toepassingen en toepassingen van deep learning in telecom.
• Gebruik Python, Keras en TensorFlow om deep learning-modellen voor telecom te creëren.
• Bouw hun eigen deep learning-voorspellingsmodel voor klantverloop met behulp van Python.

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.

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.

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.

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

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.

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.

Invoering:Diep leren wordt een belangrijk onderdeel van toekomstig productontwerp dat kunstmatige intelligentie in het hart van hun modellen wil integreren. Binnen de komende 5 tot 10 jaar zullen deep learning-ontwikkelingstools, bibliotheken en talen standaardcomponenten worden van elke toolkit voor softwareontwikkeling. Tot nu toe Google hebben Sales Force, Facebook en Amazon met succes deep learning AI gebruikt om hun bedrijf een boost te geven. Toepassingen varieerden van automatische machinevertaling, beeldanalyse, video-analyse, bewegingsanalyse, het genereren van gerichte advertenties en nog veel meer.Deze cursus is bedoeld voor organisaties die Deep Learning willen opnemen als een zeer belangrijk onderdeel van hun product- of servicestrategie. Hieronder vindt u het overzicht van de deep learning-cursus die we kunnen aanpassen voor verschillende niveaus van werknemers/stakeholders in een organisatie.Doelgroep:(Afhankelijk van de doelgroep wordt het cursusmateriaal aangepast)LeidinggevendenEen algemeen overzicht van AI en hoe het past in de bedrijfsstrategie, met breakout-sessies over strategische planning, roadmaps voor technologie en toewijzing van middelen om maximale waarde te garanderen.Project managersHoe een AI-project te plannen, inclusief het verzamelen en evalueren van gegevens, het opschonen en verifiëren van gegevens, het ontwikkelen van een proof-of-concept-model, integratie in bedrijfsprocessen en levering in de hele organisatie.ontwikkelaarsDiepgaande technische trainingen, met focus op neurale netwerken en deep learning, beeld- en video-analyse (CNN's), geluids- en tekstanalyse (NLP) en het introduceren van AI in bestaande applicaties.VerkopersEen algemeen overzicht van AI en hoe het kan voldoen aan de behoeften van klanten, waardeproposities voor verschillende producten en diensten, en hoe angsten kunnen worden weggenomen en de voordelen van AI kunnen worden bevorderd.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op bedrijfsanalisten, datawetenschappers en ontwikkelaars die deep learning-modellen willen bouwen en implementeren om de omzetgroei te versnellen en problemen in de zakenwereld op te lossen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de kernconcepten van machine learning en deep learning.
• Krijg inzicht in de toekomst van het bedrijfsleven en de industrie met ML en DL.
• Definieer bedrijfsstrategieën en -oplossingen met deep learning.
• Leer hoe u datawetenschap en deep learning kunt toepassen bij het oplossen van zakelijke problemen.
• Bouw deep learning-modellen met Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, enz.

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. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen. In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze door de creatie van een deep learning-aandelenvoorspellingsmodel stappen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in financiën
• Gebruik R om diepgaande leermodellen voor financiën te maken
• Bouw hun eigen deep learning aandelenprijsvoorspellingsmodel met R

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

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. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van code. In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van Python terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
• Gebruik Python , Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
• Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met behulp van Python

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

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. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen. In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
• Gebruik R om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
• Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met R

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine learning is een tak van Artificial Intelligence waarbij computers het vermogen hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn Deep learning is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van methoden die gebaseerd zijn op leergegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en codele leesbaarheid In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze diepgaande leermodellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van Python, terwijl ze door de creatie van een diepgaand modelvoorspellingmodel voor prijsvoorspelling stappen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de fundamentele concepten van diep leren Leer de toepassingen en het gebruik van deep learning in finance Gebruik Python, Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor financiën te maken Bouw een eigen voorspellingsmodel voor deep learning aandelenprijzen met Python Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Machine Learning is een branche van kunstmatige intelligentie waarin computers de mogelijkheid hebben om te leren zonder uitdrukkelijk te worden geprogrammeerd. Deep Learning is een onderveld van Machine Learning dat probeert de werkzaamheden van het menselijk brein in het nemen van beslissingen te imiteren. Het wordt getraind met gegevens om automatisch oplossingen voor problemen te bieden. Deep Learning biedt grote kansen voor de medische industrie die op een data goudmijn zit. In deze instructeur geleide, live training, zullen de deelnemers deelnemen aan een reeks van discussies, oefeningen en case-study analyse om de fundamenten van Deep Learning te begrijpen. De belangrijkste Deep Learning hulpmiddelen en technieken zullen worden beoordeeld en oefeningen zullen worden uitgevoerd om deelnemers voor te bereiden op hun eigen evaluatie en implementatie van Deep Learning oplossingen binnen hun organisaties. Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Begrijp de fundamenten van Deep Learning
• Leer Deep Learning technieken en hun toepassingen in de industrie
• Onderzoek problemen in de geneeskunde die kunnen worden opgelost door Deep Learning technologieën
• Ontdek Deep Learning gevallenstudies in de geneeskunde
• Formuleren van een strategie voor het aanvaarden van de nieuwste technologieën in Deep Learning voor het oplossen van problemen in de geneeskunde

Het publiek

• Managers
• Medische professionals in leiderschapsrollen

Format van de cursus

• Deel lezing, deel discussie, oefeningen en zware praktijken

Opmerking

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die convolutionele neurale netwerken (CNN's) willen toepassen op de analyse van MRI-scans.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer de benodigde ontwikkelomgeving, software en bibliotheken om te beginnen met ontwikkelen.
• Analyseer MRI-beelden met behulp van deep learning-technieken zoals CNN's.
• Detecteer potentiële gezondheidsproblemen zoals hartziekten door middel van MRI-scananalyse.
• Pas technieken toe zoals beeldsegmentatie en CNN-training om potentiële ziekten te identificeren.
• Identificeer de genomica van een ziekte met behulp van radiomics.
• Bouw en implementeer een deep learning-applicatie gericht op beeldanalyse in de gezondheidszorg.

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.

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

Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en computergebaseerde voorbeelden en casestudy-oefeningen om uit te voeren met relevante neurale en diepe netwerkbibliotheken

Deze instructeur-geleide, live training in Brugge (op locatie of op afstand) is gericht op software-ingenieurs die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor diepgaand leren.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met OpenCV 4.
• Implementeer deep learning in OpenCV 4 met TensorFlow en Keras.
• Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.

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 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

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 cursusHoorcollege en discussie gekoppeld aan hands-on oefeningen.

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 .

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.