Cursos de Redes Neurais

Este é um curso de 4 dias introduzindo AI e sua aplicação usando o Python linguagem de programação. Há uma opção para ter um dia adicional para realizar um projeto de IA na conclusão deste curso. 

Deep Reinforcement Learning refere-se à capacidade de um "agente artificial" de aprender por tentativa e erro e recompensas e punições. Um agente artificial visa imitar a capacidade humana de obter e construir conhecimento por conta própria, diretamente de insumos brutos, como a visão. Para realizar o aprendizado por reforço, o aprendizado profundo e as redes neurais são usados. O aprendizado por reforço é diferente do aprendizado de máquina e não depende de abordagens de aprendizado supervisionado e não supervisionado.Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (online ou no local) destina-se a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender os fundamentos do Deep Reinforcement Learning à medida que avançam na criação de um Deep Learning Agente.No final desta formação, os participantes serão capazes de:

Entenda os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e seja capaz de distingui-lo de Machine Learning. Aplicar algoritmos avançados Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real. Construa um Deep Learning Agente.

Formato do Curso

Palestra e discussão interativa. Muitos exercícios e prática. Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este curso foi criado para gestores, arquitetos de soluções, executivos de inovação, CTOs, arquitetos de software e qualquer pessoa interessada em uma visão geral da inteligência artificial aplicada e a previsão mais próxima para o seu desenvolvimento.

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Este curso é criado para pessoas que não têm experiência anterior em probabilidade e estatística .

Rede Neural Artificial é um modelo computacional de dados utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Redes neurais são comumente usadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que são elas mesmas uma implementação de IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

This is a 4 day course introducing AI and it's application. There is an option to have an additional day to undertake an AI project on completion of this course. 

Este curso de treinamento é para pessoas que gostariam de aplicar Machine Learning em aplicações práticas. Público Este curso é para cientistas de dados e estatísticos que têm alguma familiaridade com estatísticas e sabem como programar R (ou Python ou outro idioma escolhido). A ênfase deste curso é nos aspectos práticos da preparação de dados / modelos, execução, análise post hoc e visualização. O objetivo é dar aplicações práticas ao Machine Learning aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho. Exemplos específicos do setor são usados para tornar o treinamento relevante para o público.

Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Neural Networks são comumente usadas em aplicações de Machine Learning (ML), que são elas mesmas uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Chainer is an open source framework based on Python, built for accelerating research and implementing neural network models. It provides flexible, efficient, and simplified approaches to developing deep learning algorithms. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at researchers and developers who wish to use Chainer to build and train neural networks in Python while making the code easy to debug. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing neural network models.
• Define and implement neural network models using a comprehensible source code.
• Execute examples and modify existing algorithms to optimize deep learning training models while leveraging GPUs for high performance.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Este curso ao vivo ministrado por instrutor fornece uma introdução ao campo de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Ele aborda aplicações práticas em estatística, ciência da computação, processamento de sinais, visão computacional, mineração de dados e bioinformática. O curso é interativo e inclui muitos exercícios práticos, feedback de instrutores e testes de conhecimento e habilidades adquiridas.

Encog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas avançadas de aprendizado de máquina para a construção de modelos preditivos precisos de redes neurais No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Implementar diferentes técnicas de otimização de redes neurais para resolver o mau ajuste e o superajuste Entenda e escolha entre várias arquiteturas de redes neurais Implementar redes supervisionadas de feed forward e feedback Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Encog é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para Java eNet Neste treinamento ao vivo instrutor, os participantes aprenderão como criar vários componentes de rede neural usando o ENCOG Os estudos de caso do Realworld serão discutidos e as soluções baseadas em linguagem de máquina para esses problemas serão exploradas No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Prepare dados para redes neurais usando o processo de normalização Implementar redes de feed forward e metodologias de treinamento de propagação Implementar tarefas de classificação e regressão Modelar e treinar redes neurais usando a bancada de trabalho baseada em GUI do Encog Integre o suporte a redes neurais em aplicativos do mundo real Público Desenvolvedores Analistas Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Tipo: Formação teórica com candidaturas decididas a montante com os alunos em Lasagne ou Keras acordo com o grupo pedagógico Método de ensino: apresentação, trocas e estudos de caso A inteligência artificial, depois de ter interrompido muitos campos científicos, começou a revolucionar um grande número de setores econômicos (indústria, medicina, comunicação, etc.). No entanto, sua apresentação na grande mídia é muitas vezes fantasiosa, muito distante daquelas que são realmente as áreas de Machine Learning ou Deep Learning . O objetivo deste treinamento é fornecer aos engenheiros que já possuem um domínio de ferramentas de informática (incluindo uma base de programação de software) uma introdução ao Deep Learning e suas diversas áreas de especialização e, portanto, às principais arquiteturas de rede existentes. hoje. Se as bases matemáticas forem recuperadas durante o curso, um nível de matemática do tipo BAC + 2 é recomendado para maior conforto. É absolutamente possível pular o eixo matemático para manter apenas uma visão de "sistema", mas essa abordagem limitará enormemente sua compreensão do assunto.

Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Matlab para projetar, construir e visualizar uma rede neural convolucional para reconhecimento de imagem. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construa um modelo de aprendizado profundo
• Automatize a rotulagem de dados
• Trabalhar com modelos da Caffe e TensorFlow - Keras
• Treine dados usando várias GPU , a nuvem ou clusters

Público

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas em domínio

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Mecatrônica (também conhecida como engenharia mecatrônica) é uma combinação de mecânica, eletrônica e ciência da computação. Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender sobre a aplicabilidade da inteligência artificial em sistemas mecatrônicos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Obtenha uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
• Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizagem.
• Escolha abordagens de inteligência artificial de forma eficaz para problemas da vida real.
• Implementar aplicativos de IA em engenharia mecatrônica.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O Microsoft Cognitive Toolkit 2x (anteriormente CNTK) é um kit de ferramentas de versão comercial de código aberto que treina algoritmos de aprendizado profundo para aprender como o cérebro humano Segundo a Microsoft, o CNTK pode ser 510x mais rápido que o TensorFlow em redes recorrentes, e 2 a 3 vezes mais rápido que o TensorFlow para tarefas relacionadas a imagens Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar o Microsoft Cognitive Toolkit para criar, treinar e avaliar algoritmos de aprendizado profundo para uso em aplicativos de IA de grau comercial envolvendo vários tipos de dados, como dados, fala, texto e imagens No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Acesse o CNTK como uma biblioteca dentro de um programa em Python, C # ou C ++ Use o CNTK como uma ferramenta de aprendizado de máquina autônoma por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo (BrainScript) Use a funcionalidade de avaliação do modelo CNTK de um programa Java Combinar DNNs feedforward, redes convolucionais (CNNs) e redes recorrentes (RNNs / LSTMs) Capacidade de computação de escala em CPUs, GPUs e várias máquinas Acessar conjuntos de dados enormes usando linguagens de programação e algoritmos existentes Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Se você deseja personalizar qualquer parte deste treinamento, incluindo a linguagem de programação escolhida, entre em contato conosco para agendar .

O treinamento é destinado a pessoas que querem aprender o básico das redes neurais e suas aplicações.

This course will give you knowledge in neural networks and generally in machine learning algorithm, deep learning (algorithms and applications). This training is more focus on fundamentals, but will help you to choose the right technology : TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras, etc. The examples are made in TensorFlow.

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake with relevant neural and deep network libraries

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) é uma plataforma de aprendizagem profunda escalável desenvolvida pela Baidu Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o PaddlePaddle para permitir o aprendizado profundo em seus aplicativos de produtos e serviços No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Configurar e configurar o PaddlePaddle Configurar uma rede neural por convolução (CNN) para reconhecimento de imagem e detecção de objetos Configurar uma Rede Neural Recorrente (RNN) para análise de sentimento Configure o aprendizado profundo em sistemas de recomendação para ajudar os usuários a encontrar respostas Prever taxas de cliques (CTR), classificar conjuntos de imagens em larga escala, realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR), classificar pesquisas, detectar vírus de computador e implementar um sistema de recomendação Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Um sistema de recomendação é um processo de filtragem de informações que prevê as preferências do usuário. Python pode ser usado para programar aprendizagem profunda, aprendizagem de máquina e sistemas de recompensa de rede neural para ajudar os usuários a descobrir novos produtos e conteúdo. Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam usar Python para construir sistemas de recomendação. No final do curso, os participantes poderão:

Criar sistemas de recomendação em escala. Aplique filtragem colaborativa para construir sistemas de recomendação. Use Apache Spark para computar sistemas de recomendação em clusters. Construa um quadro para testar algoritmos de recomendação com Python.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.

Este curso é uma introdução à aplicação de redes neurais em problemas reais usando o software R-project.

Snorkel é um sistema para criar, modelar e gerenciar rapidamente dados de treinamento Ele se concentra na aceleração do desenvolvimento de aplicativos de extração de dados estruturados ou "escuros" para domínios nos quais grandes conjuntos de treinamento rotulados não estão disponíveis ou são fáceis de obter Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão técnicas para extrair valor de dados não estruturados, como texto, tabelas, figuras e imagens, através da modelagem de dados de treinamento com o Snorkel No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Criar programaticamente conjuntos de treinamento para permitir a rotulagem de conjuntos de treinamento massivos Treinar modelos de alta qualidade final modelando primeiro conjuntos de treinamento barulhentos Use o Snorkel para implementar técnicas de supervisão fracas e aplicar a programação de dados a sistemas de aprendizado de máquina supervisionados de forma fraca Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

A Unidade de Processamento Tensor (TPU) é a arquitetura que o Google usa internamente há vários anos, e só agora está se tornando disponível para uso pelo público em geral Ele inclui várias otimizações especificamente para uso em redes neurais, incluindo multiplicação de matriz simplificada e inteiros de 8 bits em vez de 16 bits para retornar níveis de precisão apropriados Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como aproveitar as inovações dos processadores TPU para maximizar o desempenho de seus próprios aplicativos de inteligência artificial No final do treinamento, os participantes serão capazes de: Treinar vários tipos de redes neurais em grandes quantidades de dados Use TPUs para acelerar o processo de inferência em até duas ordens de magnitude Utilize TPUs para processar aplicativos intensivos, como pesquisa de imagens, visão em nuvem e fotos Público Desenvolvedores Pesquisadores Engenheiros Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Este curso começa com o fornecimento de conhecimento conceitual em redes neurais e, geralmente, em algoritmo de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicativos). A parte 1 (40%) deste treinamento é mais focada nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia certa: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc. A parte 2 (20%) deste treinamento apresenta o Theano - uma biblioteca python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo. Parte 3 (40%) do treinamento seria extensivamente baseada no Tensorflow - API de 2ª geração da biblioteca de software de código aberto da Go ogle para Deep Learning . Os exemplos e handson seriam todos feitos no TensorFlow . Público Este curso é destinado a engenheiros que procuram usar o TensorFlow em seus projetos de Deep Learning Após a conclusão deste curso, os delegados:

• ter um bom entendimento sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
• ser capaz de executar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar depuração, monitoramento
• ser capaz de implementar produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, examinamos os princípios das redes neurais e usamos OpenNN para implementar um aplicativo de amostra.Formato do cursoPalestra e discussão juntamente com exercícios práticos.