Introduction to the Use of Neural Networks Schulung

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.

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.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

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

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Das künstliche neuronale Netz ist ein Computerdatenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen Artificial Intelligence (AI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neural Networks werden häufig in ML-Anwendungen ( Machine Learning ) verwendet, bei denen es sich um eine Implementierung von AI handelt. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

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.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

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

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen.

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

• Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
• Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
• Einen Deep Learning Agent erstellen.

Typ: Theoretische Ausbildung mit Anwendungen, die im Vorfeld mit den Schülern auf Lasagne oder Keras je nach pädagogischer Gruppe beschlossen wurden.

Pädagogische Methode: Präsentation, Austausch und Fallstudien.

Die künstliche Intelligenz hat nach der Umwälzung zahlreicher wissenschaftlicher Bereiche begonnen, eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Dennoch ist ihre Darstellung in den großen Medien oft ein Phantasieprodukt, das weit von dem entfernt ist, was die Bereiche Machine Learning oder Deep Learning tatsächlich sind. Ziel dieses Kurses ist es, Ingenieuren, die sich bereits mit Informatikwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) auskennen, eine Einführung in die Deep Learning und ihre verschiedenen Fachgebiete und damit in die wichtigsten Netzwerkarchitekturen zu geben, die es heute gibt. Während die mathematischen Grundlagen während des Kurses wiederholt werden, wird für die Bequemlichkeit ein Mathematikniveau vom Typ BAC+2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse auszulassen, um nur eine "System"-Sicht zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas enorm einschränken.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab zum Entwerfen, Erstellen und Visualisieren eines neuronalen Faltungsnetzwerks für die Bilderkennung verwenden.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf
• Datenbeschriftung automatisieren
• Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras
• Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern

Publikum

• Entwickler
• Ingenieure
• Domain-Experten

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die etwas über die Anwendbarkeit von künstlicher Intelligenz auf mechatronische Systeme erfahren möchten.

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

• Einen Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computerintelligenz zu erhalten.
• die Konzepte von neuronalen Netzen und verschiedenen Lernmethoden zu verstehen.
• Ansätze der künstlichen Intelligenz effektiv für reale Probleme auszuwählen.
• KI-Anwendungen in der mechatronischen Technik zu implementieren.

Diese Schulung im Klassenzimmer umfasst Präsentationen und computerbasierte Beispiele sowie Fallstudienübungen, die mit relevanten Bibliotheken für neuronale und tiefe Netzwerke durchgeführt werden können