Matlab for Deep Learning 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

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.

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.

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

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.

Computer Network ToolKit (CNTK) ist Microsoft's Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, Highly efficent RNN training machine learning framework for speech, text, and images.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die CNTK in ihren Projekten einsetzen wollen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Vision-Modelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Faltungsneuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow erstellen und trainieren.
• Nutzung von Google Colab für skalierbare und effiziente Cloud-basierte Modellentwicklung.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer Vision Aufgaben zu implementieren.
• Einsatz von Computer-Vision-Modellen für reale Anwendungen.
• Verwenden Sie Transfer-Lernen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Visualisieren und interpretieren Sie die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken mit der Google Colab-Umgebung verstehen und anwenden möchten.

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

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einzurichten und zu navigieren.
• Die Grundlagen neuronaler Netze zu verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow zu implementieren.
• Deep-Learning-Modelle zu trainieren und zu bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für Deep Learning zu nutzen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Verwendung von Python Bibliotheken für NLP, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Bildunterschriften generiert. 

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

• Entwerfen und  codieren Sie DL für NLP unter Verwendung von Python Bibliotheken.
• Erstellen von Python Code, der eine umfangreiche Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert.
• Erstelle PythonCode, der aus den erkannten Schlüsselwörtern Bildunterschriften generiert.

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 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.

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.