Python und Tiefenlernen mit OpenCV 4 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.

Die Auseinandersetzung mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zeigt auf, wie intelligente Technologien die digitale Strategie, Automatisierung und Entscheidungsfindung in Unternehmensabläufen neu gestalten. Der Kurs untersucht zentrale Konzepte, die sich mit der Geschichte der KI, Problemlösungsansätzen, Wissensrepräsentation, Schlussfolgerung bei Unsicherheit und Maschinenlernparadigmen befassen, sowie mit den Bereichen Kommunikation, Wahrnehmung und autonomes Handeln. Er führt Führungskräfte und Architekten dabei an, KI-gestützte Transformationsoptionen zu evaluieren, neue Technologieentwicklungstrends zu bewerten und praktische intelligente Lösungen zu integrieren, um die unternehmerische Agilität zu steigern.

Dieser von einem Dozenten geleitete, live durchgeführte Kurs Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Biologen, die verstehen möchten, wie AlphaFold funktioniert, und AlphaFold-Modelle als Leitfaden für ihre experimentellen Studien nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• die grundlegenden Prinzipien von AlphaFold verstehen.
• lernen, wie AlphaFold funktioniert.
• lernen, AlphaFold-Vorhersagen und -Ergebnisse zu interpretieren.

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.

Angewandte KI von Grund auf in Python vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen direkt mit Python. Behandelt die Kernprinzipien des überwachtem Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortgeschrittener neuronalen Netzwerkarchitekturen. Untersucht bewährte Methoden zur Arbeit mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter-Notebooks für die praktische KI-Entwicklung. Hilft Fachkräften bei der Implementierung praktischer ML-Modelle, der Bewertung von Algorithmusgrenzen sowie der Umsetzung von Projekten zur Lösung realer Probleme.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (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 Ausbilder geleitete, live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis des Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung komplexer Vision-Modelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Faltungsschicht-Neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu bauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente, cloudbasierte Modellentwicklung zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer Vision-Modelle für Anwendungen in der Praxis bereitzustellen.
• Übertragungslernen (Transfer Learning) zur Leistungssteigerung von CNN-Modellen zu nutzen.
• Die Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und maschinellem Lernen. Er berührt praktische Anwendungen in Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Datenanalyse und Bioinformatik.

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

• Kernstatistische Methoden auf Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netzwerke und Kerntechniken zur Datenanalyse zu verwenden.
• Fortgeschrittene Techniken für komplexe Problemlösungen umzusetzen.
• Durch die Kombination verschiedener Modelle die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Tiefes Reinforcement Learning (DRL) kombiniert Prinzipien des Reinforcement Learnings mit tiefen Lernarchitekturen, um Agenten zu ermöglichen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung Entscheidungen zu treffen. Es bildet die Grundlage vieler moderner KI-Fortschritte wie autonomes Fahren, Robotiksteuerung, algorithmisches Handeln und adaptive Empfehlungssysteme. DRL ermöglicht es einem künstlichen Agenten, Strategien zu lernen, Richtlinien zu optimieren und auf der Grundlage von Ausprobier-und-Fehler-Lernen mit belohnungsbasiertem Lernen autonome Entscheidungen zu treffen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Data Scientists, die tiefes Reinforcement Learning erlernen und anwenden möchten, um intelligente Agenten zu erstellen, die in komplexen Umgebungen autonome Entscheidungen treffen können.

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

• Die theoretischen Grundlagen und mathematischen Prinzipien des Reinforcement Learnings zu verstehen.
• Schlüsselalgorithmen des RL, einschließlich Q-Learning, Policy Gradients und Actor-Critic-Methoden, umzusetzen.
• Tiefe Reinforcement Learning-Agenten mit TensorFlow oder PyTorch zu bauen und zu trainieren.
• DRL auf Anwendungen wie Spiele, Robotik und Entscheidungsoptimierung anzuwenden.
• Mit modernen Werkzeugen Probleme zu beheben, die Trainingsleistung zu visualisieren und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und geleitete Diskussion.
• Anwendungsübungen und praktische Implementierungen.
• Livedemos und projektorientierte Anwendungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Version dieses Kurses anzufordern (z.B. PyTorch anstelle von TensorFlow), kontaktieren Sie uns bitte.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Österreich (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 vom Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die Echtzeit-Machine-Learning-Anwendungen beschleunigen und im großen Maßstab bereitstellen möchten.

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

• Das OpenVINO-Toolkit zu installieren.
• Eine Computer-Vision-Anwendung mithilfe eines FPGAs zu beschleunigen.
• Unterschiedliche CNN-Schichten auf dem FPGA auszuführen.
• Die Anwendung über mehrere Knoten in einem Kubernetes-Cluster zu skalieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler oder Data Scientists, die Horovod verwenden möchten, um verteilte Deep-Learning-Schulungen durchzuführen und diese auf mehrere parallel arbeitende GPUs zu skalieren.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit Deep-Learning-Schulungen zu beginnen.
• Horovod zu installieren und zu konfigurieren, um Modelle mit TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet zu trainieren.
• Deep-Learning-Schulungen mit Horovod so zu skalieren, dass sie auf mehreren GPUs ausgeführt werden.

Dieser Kurs beginnt mit der Vermittlung konzeptionellen Wissens über neuronale Netze und Maschinelles Lernen, einschließlich Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).

Teil 1 (40%) dieser Schulung fokussiert sich auf die Grundlagen, unterstützt Sie aber dabei, die richtige Technologie auszuwählen: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras usw.

Teil 2 (20%) dieser Schulung führt in Theano ein - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert.

Teil 3 (40%) der Schulung basiert weitgehend auf TensorFlow - der API von Googles Open-Source-Softwarebibliothek für Deep Learning. Die Beispiele und praktischen Übungen werden allesamt in TensorFlow durchgeführt.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep-Learning-Projekte einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• tiefes Verständnis von tiefen neuronalen Netzen (DNN), CNN und RNN haben
• die Struktur und Bereitstellungsmechanismen von TensorFlow verstehen
• Installation, Produktionsumgebung, Architekturaufgaben und Konfiguration durchführen können
• die Codequalität bewerten, Debugging und Monitoring durchführen können
• fortgeschrittene Produktionsaufgaben wie das Training von Modellen, die Erstellung von Graphen und das Logging implementieren können

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die modernste XAI-Techniken für Deep-Learning-Modelle erforschen möchten, wobei der Schwerpunkt auf dem Aufbau interpretierbarer KI-Systeme liegt.

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

• Die Herausforderungen der Erklärbarkeit von Deep Learning zu verstehen.
• fortgeschrittene XAI-Techniken für neuronale Netze zu implementieren.
• Entscheidungen, die von Deep-Learning-Modellen getroffen werden, zu interpretieren.
• die Kompromisse zwischen Leistung und Transparenz zu bewerten.