DeepSpeed voor diepe leerkunde Training Cursus

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.

Dit cursus is ontworpen voor managers, solutions architects, innovatieofficieren, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de meest recente voorspellingen voor haar ontwikkeling.

Deze instructeurgeleide, live-training in België (online of op locatie) is gericht op beginnende deelnemers die de essentiële concepten van kansrekening, statistiek, programmeren en machine learning willen leren en deze toepassen op de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie.

Na het voltooien van deze training kunnen deelnemers:

• Basisconcepten van kansrekening en statistiek begrijpen en toepassen in real-world scenario's.
• Procedurale, functionele en object-georiënteerde programmeercode schrijven en begrijpen.
• Machine learning-technieken zoals classificatie, clustering en neurale netwerken implementeren.
• AI-oplossingen ontwikkelen met behulp van regelsmotoren en expertsystemen voor probleemoplossing.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor biologen die willen begrijpen hoe AlphaFold werkt en AlphaFold modellen als leidraad willen gebruiken in hun experimentele studies.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

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

Kunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. 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 AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

Deze door een instructeur geleide live training op België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en statistici op intermiddelair niveau die gegevens willen voorbereiden, modellen willen bouwen en machine learning-technieken effectief willen toepassen in hun professionele domeinen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Diverse Machine Learning-algoritmen begrijpen en implementeren.
• Gegevens en modellen voorbereiden voor machine learning-toepassingen.
• Nazorganalyses uitvoeren en resultaten effectief visualiseren.
• Machine learning-technieken toepassen op praktijkgerichte, sector-specifieke scenario's.

Een artificiële neurale netwerk is een rekenmodel voor gegevens dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentiesystemen (AI) die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neurale netwerken worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML)-toepassingen, die zelf weer een implementatie zijn van AI. Deep Learning is een onderdeel van ML.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde 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 en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.

Deze door een instructeur geleide live training op België (online of op locatie) biedt een introductie in het gebied van patroonherkenning en machine learning. Het raakt aan praktische toepassingen in statistiek, informatica, signaalverwerking, computervisie, datamining en bio-informatiek.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Kernstatistische methoden toepassen op patroonherkenning.
• Sleutelmodellen zoals neurale netwerken en kernelmethoden gebruiken voor gegevensanalyse.
• Geavanceerde technieken implementeren voor complex probleemoplossen.
• Voorspellingsnauwkeurigheid verbeteren door verschillende modellen te combineren.

Deep Reinforcement Learning (DRL) combineert de principes van reinforcement learning met diep leergeving architecturen, zodat agenten beslissingen kunnen nemen door interactie met hun omgevingen. Het vormt de basis voor veel moderne AI-vooruitgang zoals zelfrijdende voertuigen, robotbesturing, algoritmische handel en adaptieve aanbevelingssystemen. DRL stelt een kunstmatige agent in staat strategieën te leren, beleid te optimaliseren en autonome beslissingen te nemen op basis van proef-en-error met behulp van beloninggebaseerd leren.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op intermediair niveau die Deep Reinforcement Learning technieken willen leren en toepassen om intelligente agenten te bouwen die in staat zijn tot autonome besluitvorming in complexe omgevingen.

Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:

• De theoretische grondslagen en wiskundige principes van Reinforcement Learning begrijpen.
• Sleutel RL-algoritmen implementeren, waaronder Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic methoden.
• Deep Reinforcement Learning agenten bouwen en trainen met TensorFlow of PyTorch.
• DRL toepassen op praktische toepassingen zoals games, robotica en besluitoptimalisatie.
• Trainingprestaties oplossen, visualiseren en optimaliseren met behulp van moderne hulpmiddelen.

Opzet van de cursus

• Interactieve college en begeleide discussie.
• Handson-oefeningen en praktische implementaties.
• Live codemonstraties en projectgebaseerde toepassingen.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste versie van deze cursus aan te vragen (bijvoorbeeld het gebruik van PyTorch in plaats van TensorFlow), neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars, datawetenschappers en AI-practitioners op intermediair niveau die TensorFlow Lite willen inzetten voor Edge AI-toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en te optimaliseren met behulp van TensorFlow Lite.
• TensorFlow Lite-modellen te implementeren op verschillende randapparaten.
• Gebruik te maken van gereedschappen en technieken voor modelconversie en optimalisatie.
• Praktische Edge AI-toepassingen te implementeren met behulp van TensorFlow Lite.

Type: Theoretische opleiding met aanvragen die vooraf met de studenten op Lasagne worden bepaald of Keras afhankelijk van de pedagogische groep

Lesmethode: presentatie, uitwisselingen en casestudy's

Kunstmatige intelligentie is, na veel wetenschappelijke gebieden te hebben verstoord, begonnen een revolutie teweeg te brengen in een groot aantal economische sectoren (industrie, geneeskunde, communicatie, enz.). Niettemin is de presentatie ervan in de reguliere media vaak een fantasie, ver verwijderd van wat de velden van Machine Learning of Deep Learning werkelijk zijn. Het doel van deze opleiding is om ingenieurs die al computerhulpmiddelen beheersen (inclusief een basissoftwareprogrammering) een inleiding te geven tot Deep Learning en tot de verschillende specialisatiegebieden en dus tot de belangrijkste netwerkarchitecturen die vandaag de dag bestaan. Als de basisprincipes van wiskunde tijdens de cursus worden herinnerd, 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 "systeem"-visie te behouden, maar deze benadering zal uw begrip van het onderwerp aanzienlijk beperken.

Dit instructeur-led, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs die willen leren hoe ze machine learning-modellen schrijven, laden en uitvoeren op zeer kleine ingesloten apparaten.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• TensorFlow Lite te installeren.
• Machine learning-modellen op een ingesloten apparaat te laden om spraak herkenning, afbeeldingen classificeren, etc. mogelijk te maken.
• Kunstmatige intelligentie toe te voegen aan hardware-apparaten zonder netwerkverbinding nodig te hebben.