Cursos de Introdução ao Uso de Redes Neurais
O treinamento é destinado a pessoas que querem aprender o básico das redes neurais e suas aplicações.
Programa do Curso
O básico
- Se os computadores podem pensar?
- Abordagem imperativa e declarativa para resolver problemas
- Objetivo Bedan em inteligência artificial
- A definição de inteligência artificial. Teste de Turing. Outros determinantes
- O desenvolvimento do conceito de sistemas inteligentes
- Conquistas e direções de desenvolvimento mais importantes
Neural Networks
- O básico
- Conceito de neurônios e redes neurais
- Um modelo simplificado do cérebro
- Neurônio de oportunidades
- Problema XOR e a natureza da distribuição de valores
- A natureza polimórfica do sigmoidal
- Outras funções ativadas
- Construção de redes neurais
- Conceito de neurônios conectados
- Rede neural como nós
- Construindo uma rede
- Neurônios
- Camadas
- Balanças
- Dados de entrada e saída
- Faixa de 0 a 1
- Normalização
- Aprendendo Neural Networks
- Propagação retroativa
- Propagação de etapas
- Algoritmos de treinamento de rede
- Alcance da aplicação
- Estimativa
- Problemas com a possibilidade de aproximação por
- Exemplos
- Problema XOR
- Loteria?
- Ações
- OCR e reconhecimento de padrões de imagem
- Outras aplicações
- Implementando um trabalho de modelagem de rede neural prevendo preços de ações listadas
Problemas para hoje
- Explosão combinatória e problemas de jogo
- Teste de Turing novamente
- Excesso de confiança nas capacidades dos computadores
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Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (3)
Parecia que estávamos passando por informações diretamente relevantes em um bom ritmo (ou seja, sem material supérfluo)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to the use of neural networks
Máquina Traduzida
The interactive part, tailored to our specific needs.
Thomas Stocker
Curso - Introduction to the use of neural networks
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Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
- Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
- Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
- Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Portugal (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand and implement various Machine Learning algorithms.
- Prepare data and models for machine learning applications.
- Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
- Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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Deep Learning Neural Networks with Chainer
14 HorasEste 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.
Pattern Recognition
21 HorasThis instructor-led, live training in Portugal (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
Deep Reinforcement Learning with Python
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado 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 Agent.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Compreender os principais conceitos por trás do Deep Reinforcement Learning e ser capaz de distingui-lo do Machine Learning.
- Aplicar algoritmos avançados de Reinforcement Learning para resolver problemas do mundo real.
- Construir um agente de Deep Learning.
Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur
21 HorasTipo: Formação teórica com aplicações decididas previamente com os alunos sobre Lasanha ou Keras consoante o grupo de ensino.
Método de ensino: apresentação, discussão e estudo de casos
A inteligência artificial revolucionou vários domínios científicos e começa agora a revolucionar um grande número de sectores económicos (indústria, medicina, comunicação, etc.). No entanto, a forma como é apresentada nos grandes meios de comunicação social é muitas vezes uma fantasia, muito distante das realidades dos domínios Machine Learning e Deep Learning. O objetivo deste curso é fornecer aos engenheiros que já dominam as ferramentas informáticas (incluindo um conhecimento básico de programação de software) uma introdução ao Deep Learning e às suas várias áreas especializadas e, portanto, às principais arquitecturas de rede existentes atualmente. Embora os fundamentos matemáticos sejam relembrados durante o curso, recomenda-se um nível de matemática como o BAC+2 para maior conforto. É absolutamente possível prescindir da matemática para reter apenas uma visão "sistémica", mas esta abordagem limitará muito a compreensão do tema.
Matlab for Deep Learning
14 HorasNeste 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
Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam aprender sobre a aplicabilidade da inteligência artificial a sistemas mecatrônicos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Obter uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
- Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizagem.
- Escolher abordagens de inteligência artificial de forma eficaz para problemas da vida real.
- Implementar aplicações de IA na engenharia mecatrónica.