Formation Deep Reinforcement Learning with Python

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs en vision par ordinateur qui souhaitent tirer parti de Stable Diffusion pour générer des images de haute qualité pour une variété de cas d'utilisation.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Comprendre les principes de Stable Diffusion et son fonctionnement pour la génération d'images. Construire et entraîner des modèles Stable Diffusion pour les tâches de génération d'images. Appliquer Stable Diffusion à divers scénarios de génération d'images, tels que l'inpainting, l'outpainting et la traduction d'image à image. Optimiser les performances et la stabilité des modèles Stable Diffusion.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs en apprentissage profond et aux experts en vision par ordinateur qui souhaitent élargir leurs connaissances et compétences en apprentissage profond. pour la génération de texte en image.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Comprendre les architectures et techniques avancées d'apprentissage en profondeur pour la génération de texte en image. Implémentez des modèles et des optimisations complexes pour une synthèse d’images de haute qualité. Optimisez les performances et l’évolutivité pour les grands ensembles de données et les modèles complexes. Ajustez les hyperparamètres pour améliorer les performances et la généralisation du modèle. Intégrer Stable Diffusion à d'autres cadres et outils d'apprentissage en profondeur

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur place) s'adresse aux biologistes qui souhaitent comprendre le fonctionnement de AlphaFold et utiliser les modèles AlphaFold comme guides dans leurs études expérimentales.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de base de AlphaFold.
• Apprendre comment AlphaFold fonctionne.
• Apprendre à interpréter les prédictions et les résultats de AlphaFold.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils embarqués.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Tensorflow Lite sur un appareil embarqué.
• Comprendre les concepts et les composants sous-jacents à TensorFlow Lite.
• Convertir les modèles existants au format TensorFlow Lite pour une exécution sur des appareils embarqués.
• Travailler dans les limites des petits appareils et de TensorFlow Lite, tout en apprenant à étendre la portée des opérations qui peuvent être exécutées.
• Déployer un modèle d'apprentissage profond sur un appareil embarqué fonctionnant sous Linux.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour développer des applications mobiles dotées de capacités d'apprentissage en profondeur.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer TensorFlow Lite.
• Comprendre les principes derrière TensorFlow, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
• Charger des modèles TensorFlow sur un appareil Android.
• Activer les fonctionnalités d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance du langage naturel dans une application mobile.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent écrire, charger et exécuter des modèles d'apprentissage automatique sur de très petits appareils embarqués.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer TensorFlow Lite.
• Charger des modèles d'apprentissage automatique sur un appareil embarqué pour lui permettre de détecter la parole, de classer des images, etc.
• Ajouter l'IA aux appareils matériels sans dépendre de la connectivité réseau.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser TensorFlow Lite pour développer des applications mobiles iOS dotées de capacités d'apprentissage en profondeur.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer TensorFlow Lite.
• Comprendre les principes derrière TensorFlow et l'apprentissage automatique sur les appareils mobiles.
• Charger des modèles TensorFlow sur un appareil iOS.
• Exécuter une application iOS capable de détecter et de classer un objet capturé par la caméra de l'appareil.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs et développeurs qui souhaitent utiliser Chainer pour construire et entraîner des réseaux neuronaux en Python tout en rendant le code facile à déboguer.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à développer des modèles de réseaux neuronaux.
• Définir et mettre en œuvre des modèles de réseaux neuronaux à l'aide d'un code source compréhensible.
• Exécuter des exemples et modifier les algorithmes existants pour optimiser les modèles d'apprentissage profond tout en tirant parti des GPUs pour obtenir de hautes performances.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs ou aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Horovod pour exécuter des formations distribuées d'apprentissage profond et les mettre à l'échelle pour les exécuter sur plusieurs GPU en parallèle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à exécuter des formations d'apprentissage profond.
• Installer et configurer Horovod pour former des modèles avec TensorFlow, Keras, PyTorch, et Apache MXNet.
• Mettre à l'échelle les formations d'apprentissage profond avec Horovod pour les exécuter sur plusieurs GPU.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent accélérer les applications d'apprentissage automatique en temps réel et les déployer à grande échelle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer la boîte à outils OpenVINO.
• Accélérer une application de vision par ordinateur à l'aide d'un FPGA.
• Exécuter différentes couches CNN sur le FPGA.
• Mettre à l'échelle l'application sur plusieurs nœuds dans un cluster Kubernetes.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Apache MXNet's pour construire et déployer un modèle d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Apache MXNet et ses composants.
Utiliser les API de bas niveau et de haut niveau de Apache MXNet'pour construire efficacement des réseaux neuronaux.
• Construire un réseau neuronal convolutif pour la classification d'images.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent appliquer un modèle d'apprentissage profond à des applications de reconnaissance d'images.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Keras.
• Prototyper rapidement des modèles d'apprentissage profond.
• Implémenter un réseau convolutif.
• Implémenter un réseau récurrent.
• Exécuter un modèle d'apprentissage profond à la fois sur un CPU et un GPU.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser Keras pour construire et entraîner un réseau neuronal convolutif.
• Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies dans un projet de conduite autonome.
• Entraîner un modèle d'apprentissage profond pour différencier les panneaux de signalisation.
• Simuler une voiture entièrement autonome.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des réseaux neuronaux d'apprentissage profond avancés et des modèles à l'aide de Keras et Python.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer l'apprentissage profond avec des méthodes d'apprentissage supervisées ou non supervisées.
• Développer, former et mettre en œuvre des réseaux neuronaux concurrents et des réseaux neuronaux récurrents.
• Utiliser Keras et Python pour construire des modèles d'apprentissage profond afin de résoudre des problèmes impliquant des images, du texte, du son, et plus encore.

Torch is an open source machine learning library and a scientific computing framework based on the Lua programming language. It provides a development environment for numerics, machine learning, and computer vision, with a particular emphasis on deep learning and convolutional nets. It is one of the fastest and most flexible frameworks for Machine and Deep Learning and is used by companies such as Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel, and many others.

In this instructor-led, live training, we cover the principles of Torch, its unique features, and how it can be applied in real-world applications. We step through numerous hands-on exercises all throughout, demonstrating and practicing the concepts learned.

By the end of the course, participants will have a thorough understanding of Torch's underlying features and capabilities as well as its role and contribution within the AI space compared to other frameworks and libraries. Participants will have also received the necessary practice to implement Torch in their own projects.

Format of the Course

• Overview of Machine and Deep Learning
• In-class coding and integration exercises
• Test questions sprinkled along the way to check understanding