Neural Networks Schulungen in Österreich

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
• Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
• Einen Deep Learning Agent erstellen.

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.

Das Training richtet sich an Personen, die die Grundlagen neuronaler Netze und ihrer Anwendungen erlernen möchten.

Dieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netze bei realen Problemen mit R-Project-Software.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen anwenden möchten. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Statistiker, die mit Statistik vertraut sind und wissen, wie man R (oder Python oder eine andere ausgewählte Sprache) programmiert. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den praktischen Aspekten der Daten- / Modellvorbereitung, -ausführung, Post-Hoc-Analyse und -Visualisierung. Ziel ist es, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, praktische Anwendungen des Machine Learning zu bieten. Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant machen.

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.

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.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die noch keine Erfahrung mit Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik haben.

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 vermittelt Ihnen Kenntnisse über neuronale Netze und allgemein über Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning (Algorithmen und Anwendungen).Diese Schulung konzentriert sich mehr auf die Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras usw. Die Beispiele stammen aus TensorFlow.

Dieser von Lehrern geführte Live-Kurs bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Es werden praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik behandelt. Der Kurs ist interaktiv und beinhaltet zahlreiche praktische Übungen, Feedback von Lehrern und das Testen der erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten.

Typ: Theoretische Ausbildung mit Anwendungen, die im Vorfeld mit den Schülern auf Lasagne oder Keras je nach pädagogischer Gruppe beschlossen wurden. Pädagogische Methode: Präsentation, Austausch und Fallstudien. Die künstliche Intelligenz hat nach der Umwälzung zahlreicher wissenschaftlicher Bereiche begonnen, eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Dennoch ist ihre Darstellung in den großen Medien oft ein Phantasieprodukt, das weit von dem entfernt ist, was die Bereiche Machine Learning oder Deep Learning tatsächlich sind. Ziel dieses Kurses ist es, Ingenieuren, die sich bereits mit Informatikwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) auskennen, eine Einführung in die Deep Learning und ihre verschiedenen Fachgebiete und damit in die wichtigsten Netzwerkarchitekturen zu geben, die es heute gibt. Während die mathematischen Grundlagen während des Kurses wiederholt werden, wird für die Bequemlichkeit ein Mathematikniveau vom Typ BAC+2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse auszulassen, um nur eine "System"-Sicht zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas enorm einschränken.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Vorteile der Innovationen bei TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren. Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Trainieren Sie verschiedene Arten von neuronalen Netzen auf großen Datenmengen.
• Nutzen Sie TPUs, um den Inferenzprozess um bis zu zwei Größenordnungen zu beschleunigen.
• Nutzen Sie TPUs zur Verarbeitung intensiver Anwendungen wie Bildsuche, Cloud Vision und Fotos.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) ist eine von Baidu entwickelte skalierbare Deep-Learning-Plattform In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, PaddlePaddle zu verwenden, um tiefes Lernen in ihren Produkt- und Serviceanwendungen zu ermöglichen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie PaddlePaddle ein und konfigurieren Sie es Richten Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bilderkennung und Objekterkennung ein Richten Sie ein Recurrent Neural Network (RNN) für die Stimmungsanalyse ein Richten Sie Deep Learning auf Empfehlungssystemen ein, damit Benutzer Antworten finden können Klickraten (Click-through-Rate - CTR) vorhersagen, großformatige Bildsätze klassifizieren, optische Zeichenerkennung (OCR) durchführen, Suchanfragen einordnen, Computerviren erkennen und ein Empfehlungssystem implementieren Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab zum Entwerfen, Erstellen und Visualisieren eines neuronalen Faltungsnetzwerks für die Bilderkennung verwenden. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Bauen Sie ein Deep-Learning-Modell auf
• Datenbeschriftung automatisieren
• Arbeiten Sie mit Modellen von Caffe und TensorFlow - Keras
• Trainieren Sie Daten mit mehreren GPU , der Cloud oder Clustern

Publikum

• Entwickler
• Ingenieure
• Domain-Experten

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Dieser Kurs beginnt mit dem Erlernen von konzeptionellen Kenntnissen in neuronalen Netzen und allgemein in maschinellem Lernalgorithmus und Tiefenlernen (Algorithmen und Anwendungen). Teil 1 (40%) dieses Trainings konzentriert sich mehr auf Grundlagen, hilft Ihnen jedoch bei der Auswahl der richtigen Technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras usw. In Teil 2 (20%) dieses Trainings wird Theano vorgestellt - eine Python-Bibliothek, die das Schreiben von Deep-Learning-Modellen erleichtert. Part-3 (40%) die Ausbildung intensiv auf Basis von Tensorflow würde - 2nd Generation API von Go Ogle Open - Source - Software - Bibliothek für Deep Learning . Die Beispiele und Handys würden alle in TensorFlow . Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die TensorFlow für ihre Deep Learning Projekte einsetzen TensorFlow Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• ein gutes Verständnis für tiefe neuronale Netze (DNN), CNN und RNN haben
• Struktur und Einsatzmechanismen von TensorFlow verstehen
• in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
• in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
• in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Erstellen von Graphen und das Protokollieren zu implementieren

Diese Schulung im Klassenzimmer umfasst Präsentationen und computerbasierte Beispiele sowie Fallstudienübungen, die mit relevanten Bibliotheken für neuronale und tiefe Netzwerke durchgeführt werden 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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die etwas über die Anwendbarkeit von künstlicher Intelligenz auf mechatronische Systeme erfahren möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einen Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computerintelligenz zu erhalten.
• die Konzepte von neuronalen Netzen und verschiedenen Lernmethoden zu verstehen.
• Ansätze der künstlichen Intelligenz effektiv für reale Probleme auszuwählen.
• KI-Anwendungen in der mechatronischen Technik zu implementieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Python zum Aufbau von Empfehlungssystemen verwenden möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Empfehlungssysteme in großem Umfang zu erstellen.
• Kollaboratives Filtern zum Aufbau von Empfehlungssystemen anzuwenden.
• Apache Spark verwenden, um Empfehlungssysteme auf Clustern zu berechnen.
• ein Framework zum Testen von Empfehlungsalgorithmen mit Python zu erstellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die GANs und Variations-Auto-Counter verwenden möchten, um neue, synthetische Instanzen von Bildern, Videos und Audio zu erzeugen.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein GAN mit den Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python zu erstellen.
• Einen Variations-Autoencoder mit TensorFlow zu erstellen.
• Die Trainingsstabilität von GANs zu verbessern.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen, wobei der Code leicht zu debuggen ist. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einrichten der notwendigen Entwicklungsumgebung, um mit der Entwicklung von neuronalen Netzmodellen zu beginnen.
• Definieren und implementieren Sie neuronale Netzwerkmodelle mit Hilfe eines verständlichen Quellcodes.
• Beispiele ausführen und bestehende Algorithmen modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.