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 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 foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.

Esta formação presencial ou online (ao vivo) em Portugal é destinada a participantes de nível iniciante que desejam aprender conceitos essenciais de probabilidade, estatística, programação e aprendizado de máquina, aplicando-os ao desenvolvimento de IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender conceitos básicos de probabilidade e estatística e aplicá-los a cenários do mundo real.
• Escriver e compreender código de programação procedural, funcional e orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizado de máquina como classificação, agrupamento e redes neurais.
• Desenvolver soluções de IA usando motores de regras e sistemas especialistas para resolução de problemas.

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 é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

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.

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.

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, ministrado por um instrutor em Portugal (online ou no local), é direcionado a cientistas de dados que desejam acelerar aplicações de machine learning em tempo real e implantá-las em escala.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores ou cientistas de dados que desejam utilizar o Horovod para executar treinamentos distribuídos de aprendizado profundo e escalá-los para rodar em múltiplas GPUs em paralelo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para iniciar treinamentos de aprendizado profundo.
• Instalar e configurar o Horovod para treinar modelos com TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet.
• Escalar o treinamento de aprendizado profundo com o Horovod para execução em múltiplas GPUs.

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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade em diversos casos de uso.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios do Stable Diffusion e como ele funciona para geração de imagens.
• Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar o Stable Diffusion em diversos 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.