Distributed Deep Learning with Horovod 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.

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.

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

Dieser Kurs bietet einen allgemeinen Überblick über Deep Learning ohne auf bestimmte Methoden einzugehen. Es eignet sich für Personen, die Deep Learning verwenden möchten, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die die Leistung ihrer Deep-Learning-Modelle verbessern möchten.

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

• Die Prinzipien des verteilten Deep Learning verstehen.
• Installieren und konfigurieren Sie DeepSpeed.
• Tiefe Lernmodelle auf verteilter Hardware mit DeepSpeed skalieren.
• Implementieren und experimentieren Sie mit DeepSpeed-Funktionen zur Optimierung und Speichereffizienz.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Business-Analysten, Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Modelle erstellen und implementieren möchten, um das Umsatzwachstum zu beschleunigen und Probleme in der Geschäftswelt zu lösen.

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

• Verstehen Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens und des Deep Learning.
• Gewinnen Sie Einblicke in die Zukunft von Wirtschaft und Industrie mit ML und DL.
• Geschäftsstrategien und Lösungen mit Deep Learning entwickeln.
• Lernen Sie, wie Sie Data Science und Deep Learning bei der Lösung von Geschäftsproblemen einsetzen können.
• Die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
• Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
• Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Banking mit Python implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
• Verwenden Sie Python , Keras und TensorFlow , um vertiefende Lernmodelle für das Bankwesen zu erstellen
• Erstellen Sie mit Python eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
• Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
• Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
• Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell

Publikum

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die für ihre klare Syntax und Lesbarkeit des Codes bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Python tiefe Lernmodelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie ein Modell für eine tief gehende Aktienkursvorhersage entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie Python, Keras und TensorFlow, um tiefgründige Lernmodelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie mit Python ein eigenes Deep Learning-Kursmodell Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Machine Learning ist eine Branche der künstlichen Intelligenz, in der Computer die Fähigkeit haben, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Unterfeld von Machine Learning, das versucht, die Aktivitäten des menschlichen Gehirns bei der Entscheidungsfindung zu imitieren. Es wird mit Daten ausgebildet, um Probleme automatisch zu lösen. Deep Learning bietet eine riesige Gelegenheit für die medizinische Industrie, die sich auf einem Datengoldminn sitzt.

In diesem Instructor-Leid, Live-Training werden die Teilnehmer an einer Reihe von Diskussionen, Übungen und Fallstudie-Analyse teilnehmen, um die Grundlagen zu verstehen Deep Learning. Die wichtigsten Deep Learning Werkzeuge und Techniken werden bewertet und Übungen durchgeführt werden, um die Teilnehmer vorzubereiten, ihre eigene Bewertung und Umsetzung von Deep Learning Lösungen innerhalb ihrer Organisationen durchzuführen.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Verständnis der Grundlagen Deep Learning
• Lernen Sie Deep Learning Techniken und ihre Anwendungen in der Branche
• Untersuchung von Problemen in der Medizin, die durch Deep Learning Technologien gelöst werden können
• Erforschen Deep Learning Fallstudien in der Medizin
• Formulieren Sie eine Strategie zur Annahme der neuesten Technologien in Deep Learning für die Lösung von Problemen in der Medizin

Publikum

• Manager
• Ärzte in Führungsrollen

Format des Kurses

• Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen

Hinweis

• Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Telekommunikation mithilfe von Python implementieren, indem sie Schritt für Schritt ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.

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

• Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning.
• Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning in der Telekommunikation kennen.
• Nutzen Sie Python, Keras und TensorFlow, um Deep Learning-Modelle für die Telekommunikation zu erstellen.
• Eigenes Deep Learning-Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung mit Python erstellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die Faltungsneuronale Netze (CNNs) für die Analyse von MRT-Scans einsetzen möchten.

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

• Installieren und konfigurieren Sie die notwendige Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um mit der Entwicklung zu beginnen.
• MRT-Bilder mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken wie CNNs analysieren.
• Mithilfe der Analyse von MRT-Scans mögliche Gesundheitszustände wie Herzerkrankungen erkennen.
• Anwendung von Techniken wie Bildsegmentierung und CNN-Training zur Erkennung potenzieller Krankheiten.
• Die Genomik einer Krankheit mithilfe von Radiomik identifizieren.
• Eine Deep-Learning-Anwendung für die Bildanalyse im Gesundheitswesen erstellen und einsetzen.