Neural Networks Schulungen in Bonn

Dies ist ein 4-Tage-Kurs, mit dem AI und seine Anwendung mit der Programmiersprache eingeführt werden. Es gibt eine Option, einen zusätzlichen Tag zu haben, um ein AI-Projekt zu unternehmen, um diesen Kurs zu beenden. 

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.

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.

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 wurde für Personen entwickelt, die noch keine Erfahrung mit Wahrscheinlichkeit und Statistik haben .

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.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss dieses Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts einzuplanen.

Der Übungskurs ist für alle diejenigen gedacht, die "Machine Learning" in praktischen Applikationen anwenden möchten Teilnehmer Dieser Kurs ist für Data Scientists und Statistiker, die Grundkenntnisse in Statistik haben und wissen, wie man R programmiert. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf dem praktischen Aspekt von Daten/Modell-Vorbereitung, Execution, post hoc Analyse und Visualisierung. Das Ziel ist es, den Teilnehmern praktische Kenntnisse im Maschinellen Lernen  zu vermitteln.  Bereichsspezifische Beispiele erhöhen die Relevanz der Schulung für die Teilnehmer. 

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen, wobei der Code leicht zu debuggen ist. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einrichten der notwendigen Entwicklungsumgebung, um mit der Entwicklung von neuronalen Netzmodellen zu beginnen.
• Definieren und implementieren Sie neuronale Netzwerkmodelle mit Hilfe eines verständlichen Quellcodes.
• Beispiele ausführen und bestehende Algorithmen modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

Dieser von Lehrern geführte Live-Kurs bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Es werden praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik behandelt. Der Kurs ist interaktiv und beinhaltet zahlreiche praktische Übungen, Feedback von Lehrern und das Testen der erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten.

Typ: Theoretisches Training mit Anwendungen, die vorab mit den Schülern auf Lasagne oder Keras gemäß der pädagogischen Gruppe entschieden wurden Unterrichtsmethode: Präsentation, Austausch und Fallstudien Künstliche Intelligenz, nachdem sie viele wissenschaftliche Bereiche gestört hatte, begann eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Nichtsdestotrotz ist seine Präsentation in den großen Medien oft eine Fantasie, weit entfernt von den eigentlichen Bereichen des Machine Learning oder des Deep Learning . Ziel dieser Schulung ist es, Ingenieuren, die bereits über Kenntnisse in Computerwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) verfügen, eine Einführung in Deep Learning und seine verschiedenen Spezialgebiete und damit in die wichtigsten vorhandenen Netzwerkarchitekturen zu geben heute. Wenn die mathematischen Grundlagen während des Kurses abgerufen werden, wird für mehr Komfort ein Mathematikniveau vom Typ BAC + 2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse zu überspringen, um nur eine "System" -Vision zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas stark 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 (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die mehr 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 computergestützte Intelligenz gewinnen.
• Verstehen Sie die Konzepte neuronaler Netze und verschiedener Lernmethoden.
• Wählen Sie Ansätze der künstlichen Intelligenz effektiv für reale Probleme aus.
• Implementieren Sie KI-Anwendungen in der Mechatroniktechnik.

Das Training richtet sich an Personen, die die Grundlagen neuronaler Netze und ihrer Anwendungen erlernen möchten.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake with relevant neural and deep network libraries

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure PaddlePaddle
• Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
• Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
• Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
• Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Python zum Aufbau von Empfehlungssystemen verwenden möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Empfehlungssysteme in großem Maßstab erstellen.
• Anwenden von kollaborativem Filtern zum Aufbau von Empfehlungssystemen.
• Benutzen Sie Apache Spark, um Empfehlungssysteme auf Clustern zu berechnen.
• Ein Framework zum Testen von Empfehlungsalgorithmen mit Python erstellen.

Dieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netze bei realen Problemen mit R-Project-Software.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Vorteile der Innovationen bei TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren. Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Trainieren Sie verschiedene Arten von neuronalen Netzen auf großen Datenmengen.
• Nutzen Sie TPUs, um den Inferenzprozess um bis zu zwei Größenordnungen zu beschleunigen.
• Nutzen Sie TPUs zur Verarbeitung intensiver Anwendungen wie Bildsuche, Cloud Vision und Fotos.

Dieser Kurs beginnt mit dem Erlernen von konzeptionellen Kenntnissen in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus und Tiefenlernen (Algorithmen und Anwendungen). Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw. In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert. Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow . Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben
• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
• in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren

In this instructor-led, live training, we go over the principles of neural networks and use OpenNN to implement a sample application.

Format of the course

• Lecture and discussion coupled with hands-on exercises.