Tiefenlernen für Sehen Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen erlernen möchten und diese auf die Entwicklung von KI anwenden wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegendes Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik zu haben sowie diese auf reale Szenarien anzuwenden.
• Prozedurales, funktionelles und objektorientiertes Programmiercode schreiben und verstehen.
• Maschinelles Lernenstechniken wie Klassifizierung, Clustering und neuronale Netzwerke umzusetzen.
• KI-Lösungen mit Regelengines und Expertensystemen zur Problemlösung zu entwickeln.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (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.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (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.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Praktiker, die TensorFlow Lite für Edge AI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Grundlagen von TensorFlow Lite und dessen Rolle im Edge AI zu verstehen.
• AI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• TensorFlow Lite-Modelle auf verschiedenen Edge-Geräten bereitstellen.
• Werkzeuge und Techniken für Modellumwandlung und -optimierung einsetzen.
• Praktische Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite implementieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (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 Deutschland (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 Deutschland (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.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Maschinenlearning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen können.

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

• TensorFlow Lite zu installieren.
• Maschinenlearning-Modelle auf einem eingebetteten Gerät zu laden, um es zum Beispiel zur Erkennung von Sprache oder zur Klassifizierung von Bildern zu verwenden.
• Künstliche Intelligenz (AI) in Hardwaregeräte zu integrieren, ohne auf Netzwerkverbindungen angewiesen zu sein.