Curso de Deep Learning for Vision

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
• Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
• Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
• Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
• Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda

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.

A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinado a cientistas de dados e estatísticos de nível intermediário que desejam preparar dados, construir modelos e aplicar técnicas de aprendizado de máquina efetivamente em seus domínios profissionais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar dados e modelos para aplicações de aprendizado de máquina.
• Realizar análises pós-hoc e visualizar resultados efetivamente.
• Aplique técnicas de aprendizado de máquina a cenários do mundo real, específicos ao setor.

O Caffe é um framework de aprendizado profundo desenvolvido com expressão, velocidade e modularidade em mente.

Este curso explora a aplicação do Caffe como um framework de Aprendizado Profundo para reconhecimento de imagens, utilizando o MNIST como exemplo.

Público-Alvo

Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros de Aprendizado Profundo interessados em utilizar o Caffe como framework.

Ao completar este curso, os participantes serão capazes de:

• compreender a estrutura e os mecanismos de implantação do Caffe
• realizar tarefas de instalação, configuração de ambiente de produção e arquitetura
• avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
• implementar produções avançadas como treinamento de modelos, implementação de camadas e registro

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

O Computer Network ToolKit (CNTK) é uma estrutura de aprendizagem automática de formação de RNNs de código aberto, multi-máquinas, multiGPU e altamente eficiente para voz, texto e imagens.

Público alvo

Este curso destina-se a engenheiros e arquitectos que pretendam utilizar o CNTK nos seus projectos.

Esta formação presencial ou online em Portugal é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (Edge AI).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
• Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam acelerar os aplicativos de aprendizado de máquina em tempo real e implantá-los em escala.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o kit de ferramentas OpenVINO.
• Acelerar uma aplicação de visão computacional usando um FPGA.
• Executar diferentes camadas CNN no FPGA.
• Escalar o aplicativo em vários nós em um cluster Kubernetes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores ou cientistas de dados que desejam usar Horovod para executar treinamentos de aprendizado profundo distribuídos e escalá-lo para ser executado em vários GPU s em paralelo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a executar treinamentos de aprendizado profundo.
• Instalar e configurar Horovod para treinar modelos com TensorFlow, Keras, Py Torch e Apache MXNet.
• Escalar o treinamento de aprendizado profundo com Horovod para ser executado em vários GPU s.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pessoas técnicas que desejam aplicar o modelo de aprendizado profundo a aplicativos de reconhecimento de imagem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Keras.
• Prototipar rapidamente modelos de aprendizado profundo.
• Implementar uma rede convolucional.
• Implementar uma rede recorrente.
• Execute um modelo de aprendizado profundo em uma CPU e GPU.

O treinamento é direcionado às pessoas que desejam aprender os fundamentos das redes neurais e suas aplicações.

Este curso é uma introdução ao uso de redes neurais em problemas do mundo real utilizando o software R-project.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
• Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar Stable Diffusion a vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
• Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.

Este treinamento presencial, conduzido por um instrutor (online ou presencial), é destinado a engenheiros que desejam escrever, carregar e executar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos embarcados muito pequenos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o TensorFlow Lite.
• Carregar modelos de aprendizado de máquina em um dispositivo embarcado para que ele possa detectar voz, classificar imagens, etc.
• Adicionar IA a dispositivos de hardware sem depender da conectividade à rede.