Optimizing AI Models for Edge Devices Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten.

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

• Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
• Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
• Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
• Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die H2O AutoML verwenden möchten, um den Prozess der Erstellung und Auswahl des besten Algorithmus und der Parameter für maschinelles Lernen zu automatisieren.

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

• Den Arbeitsablauf des maschinellen Lernens zu automatisieren.
• Automatisches Trainieren und Abstimmen vieler Machine-Learning-Modelle innerhalb eines bestimmten Zeitraums.
• gestapelte Ensembles zu trainieren, um zu hochgradig prädiktiven Ensemble-Modellen zu gelangen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens, die den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells mit Auto-sklearn automatisieren möchten.

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

• Den Prozess des Trainings hocheffizienter maschineller Lernmodelle zu automatisieren.
• Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und dabei die mühsamen Aufgaben der Auswahl, des Trainings und des Testens verschiedener Modelle zu umgehen.
• die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

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

• den Prozess des Trainings von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen zu automatisieren.
• Automatisch nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle zu suchen.
• Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
• die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.

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

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.

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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Experten, die TensorFlow Lite für Edge-KI-Anwendungen nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen von TensorFlow Lite und seine Rolle in Edge AI zu verstehen.
• KI-Modelle mit TensorFlow Lite entwickeln und optimieren.
• Einsatz von TensorFlow Lite-Modellen auf verschiedenen Edge-Geräten.
• Werkzeuge und Techniken zur Modellkonvertierung und -optimierung nutzen.
• Implementierung praktischer Edge AI-Anwendungen mit TensorFlow Lite.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite Deep-Learning-Modelle auf eingebetteten Geräten einsetzen möchten.

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

• Tensorflow Lite auf einem eingebetteten Gerät installieren und konfigurieren.
• Verstehen der Konzepte und Komponenten, die TensorFlow Lite zugrunde liegen.
• Bestehende Modelle in das TensorFlow Lite-Format für die Ausführung auf eingebetteten Geräten konvertieren.
• Mit den Einschränkungen von kleinen Geräten und TensorFlow Lite arbeiten und gleichzeitig lernen, wie man den Umfang der ausführbaren Operationen erweitert.
• Einsatz eines Deep-Learning-Modells auf einem eingebetteten Gerät unter Linux.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite mobile Anwendungen mit Deep-Learning-Funktionen entwickeln möchten.

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

• Installieren und konfigurieren TensorFlow Lite.
• Verstehen der Prinzipien hinter TensorFlow, maschinellem Lernen und Deep Learning.
• TensorFlow-Modelle auf ein Android-Gerät laden.
• Tiefes Lernen und maschinelle Lernfunktionen wie Computer Vision und natürliche Spracherkennung in einer mobilen Anwendung aktivieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit TensorFlow Lite iOS-Mobilanwendungen mit Deep-Learning-Funktionen entwickeln möchten.

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

• Installieren und konfigurieren TensorFlow Lite.
• Die Prinzipien hinter TensorFlow und maschinellem Lernen auf mobilen Geräten verstehen.
• Laden von TensorFlow-Modellen auf ein iOS-Gerät.
• Eine iOS-Anwendung ausführen, die in der Lage ist, ein mit der Kamera des Geräts aufgenommenes Objekt zu erkennen und zu klassifizieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine-Learning-Modelle auf sehr kleinen eingebetteten Geräten schreiben, laden und ausführen möchten.

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

• Installieren TensorFlow Lite.
• Laden Sie Modelle für maschinelles Lernen auf ein eingebettetes Gerät, um es in die Lage zu versetzen, Sprache zu erkennen, Bilder zu klassifizieren usw.
• Hardwaregeräte mit KI ausstatten, ohne auf eine Netzwerkverbindung angewiesen zu sein.

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 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 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.