OpenNN: Implementing Neural Networks Training Cursus

Stable Diffusion is a powerful deep learning model that can generate detailed images based on text descriptions. 

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists, machine learning engineers, and computer vision researchers who wish to leverage Stable Diffusion to generate high-quality images for a variety of use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the principles of Stable Diffusion and how it works for image generation.
• Build and train Stable Diffusion models for image generation tasks.
• Apply Stable Diffusion to various image generation scenarios, such as inpainting, outpainting, and image-to-image translation.
• Optimize the performance and stability of Stable Diffusion models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange

Stable Diffusion is a powerful deep learning model that can generate detailed images based on text descriptions. 

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level data scientists, machine learning engineers, deep learning researchers, and computer vision experts who wish to expand their knowledge and skills in deep learning for text-to-image generation.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand advanced deep learning architectures and techniques for text-to-image generation.
• Implement complex models and optimizations for high-quality image synthesis.
• Optimize performance and scalability for large datasets and complex models.
• Tune hyperparameters for better model performance and generalization.
• Integrate Stable Diffusion with other deep learning frameworks and tools.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange

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 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 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 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 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.

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.

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