Deep Learning for Vision Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Forscher und Computer-Vision-Experten, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Deep Learning für die Text-zu-Bild-Erzeugung erweitern möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-Bild-Erzeugung zu verstehen.
• Komplexe Modelle und Optimierungen für eine hochwertige Bildsynthese zu implementieren.
• Leistung und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle zu optimieren.
• Abstimmung von Hyperparametern für bessere Modellleistung und Generalisierung.
• Integration von Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und -Tools

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

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

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und die AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von AlphaFold verstehen.
• Lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• lernen, wie sie AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse interpretieren können.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Caffe ist ein umfassendes Lernframework, das Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität berücksichtigt.

In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert

Publikum

Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe .

Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:

• die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
• Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
• Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen und dabei den Code leicht debuggen können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung neuronaler Netzmodelle zu beginnen.
• Neuronale Netzmodelle unter Verwendung eines verständlichen Quellcodes zu definieren und zu implementieren.
• Beispiele auszuführen und bestehende Algorithmen zu modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

Computer Network ToolKit (CNTK) ist Microsoft's Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, Highly efficent RNN training machine learning framework for speech, text, and images.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die CNTK in ihren Projekten einsetzen wollen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Experten, die TensorFlow Lite für Edge-KI-Anwendungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
• Werkzeuge und Techniken zur Modellkonvertierung und -optimierung nutzen.
• Implementierung praktischer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Echtzeitanwendungen für maschinelles Lernen beschleunigen und in großem Umfang einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Toolkit OpenVINO zu installieren.
• Eine Computer-Vision-Anwendung mit einem FPGA zu beschleunigen.
• Verschiedene CNN-Schichten auf dem FPGA auszuführen.
• die Anwendung über mehrere Knoten in einem Kubernetes-Cluster zu skalieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler oder Datenwissenschaftler, die Horovod verwenden möchten, um verteilte Deep-Learning-Trainings durchzuführen und sie so zu skalieren, dass sie über mehrere GPUs parallel laufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Deep-Learning-Trainings auszuführen.
• Horovod zu installieren und zu konfigurieren, um Modelle mit TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet zu trainieren.
• Deep-Learning-Training mit Horovod zu skalieren, um es auf mehreren GPUs laufen zu lassen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen, die Deep-Learning-Modelle auf Bilderkennungsanwendungen anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installieren und konfigurieren Keras.
• Schnell Prototypen von Deep-Learning-Modellen zu erstellen.
• Ein Faltungsnetzwerk zu implementieren.
• Ein rekurrentes Netzwerk zu implementieren.
• Ein Deep-Learning-Modell sowohl auf einer CPU als auch auf GPU auszuführen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Forscher im Bereich Computer Vision, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erzeugen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Stable Diffusion und seine Funktionsweise für die Bilderzeugung zu verstehen.
• Erstellen und Trainieren von Stable Diffusion-Modellen für Bilderzeugungsaufgaben.
• Anwendung von Stable Diffusion auf verschiedene Bilderzeugungsszenarien, wie Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung.
• Optimieren der Leistung und Stabilität von Stable Diffusion-Modellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine-Learning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren TensorFlow Lite.
• Laden Sie Modelle für maschinelles Lernen auf ein eingebettetes Gerät, um es in die Lage zu versetzen, Sprache zu erkennen, Bilder zu klassifizieren usw.
• Hardwaregeräte mit KI ausstatten, ohne auf eine Netzwerkverbindung angewiesen zu sein.