Deep Learning for Vision Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld tot gevorderd niveau, machine learning-ingenieurs, deep learning-onderzoekers en computervisie-experts die hun kennis en vaardigheden op het gebied van deep learning willen uitbreiden voor het genereren van tekst-naar-beeld.

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

• Begrijp geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor het genereren van tekst-naar-beeld.
• Implementeer complexe modellen en optimalisaties voor hoogwaardige beeldsynthese.
• Optimaliseer prestaties en schaalbaarheid voor grote datasets en complexe modellen.
• Stem hyperparameters af voor betere modelprestaties en generalisatie.
• Integreer Stable Diffusion met andere frameworks en tools voor deep learning

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.

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

This instructor-led, live training in België (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.

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.

Caffe is een diepgaand leerkader gemaakt met expressie, snelheid en modulariteit in het achterhoofd.

Deze cursus onderzoekt de toepassing van Caffe als een diepgaand leerkader voor beeldherkenning met behulp van MNIST als voorbeeld

Publiek

Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van Caffe als kader.

Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:

• inzicht in de structuur en implementatiemechanismen van Caffe
• voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
• codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
• implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, implementatie van lagen en logboekregistratie

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.

Computer Network ToolKit (CNTK) is Microsoft's Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, Zeer efficiënte RNN-training machine learning-framework voor spraak, tekst en afbeeldingen.

Audiëntie

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die CNTK in hun projecten willen gebruiken.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, datawetenschappers en AI-beoefenaars die gebruik willen maken van TensorFlow Lite voor Edge AI-toepassingen.

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

• Begrijp de basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI.
• Ontwikkel en optimaliseer AI-modellen met behulp van TensorFlow Lite.
• Implementeer TensorFlow Lite-modellen op verschillende edge-apparaten.
• Gebruik tools en technieken voor modelconversie en -optimalisatie.
• Implementeer praktische Edge AI-toepassingen met behulp van TensorFlow Lite.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die real-time machine learning-toepassingen willen versnellen en op schaal willen implementeren.

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

• Installeer de OpenVINO toolkit.
• Versnel een computer vision-toepassing met behulp van een FPGA.
• Voer verschillende CNN-lagen uit op de FPGA.
• Schaal de toepassing over meerdere knooppunten in een Kubernetes-cluster.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars of datawetenschappers die Horovod willen gebruiken om gedistribueerde deep learning-trainingen uit te voeren en deze op te schalen om parallel over meerdere GPUs te draaien.

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

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het uitvoeren van deep learning-trainingen.
• Installeer en configureer Horovod om modellen te trainen met TensorFlow, Keras, PyTorch en Apache MXNet.
• Schaal deep learning-training met Horovod om op meerdere GPUs uit te voeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor technische personen die het deep learning-model willen toepassen op beeldherkenningstoepassingen.

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

• 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 GPU.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers, machine learning-ingenieurs en computervisie-onderzoekers die Stable Diffusion willen gebruiken om afbeeldingen van hoge kwaliteit te genereren voor verschillende gebruiksscenario's.

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

• Begrijp de principes van Stable Diffusion en hoe het werkt voor het genereren van afbeeldingen.
• Bouw en train Stable Diffusion-modellen voor taken voor het genereren van afbeeldingen.
• Pas Stable Diffusion toe op verschillende scenario's voor het genereren van afbeeldingen, zoals inpainting, outpainting en beeld-naar-beeld-vertaling.
• Optimaliseer de prestaties en stabiliteit van Stable Diffusion modellen.

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.