Applied AI from Scratch Training Cursus
Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren.
Cursusaanbod
Begeleid leren: classificatie en regressie
- Afweging tussen bias en variantie
- Logistische regressie als classifier
- Prestaties van classificaties meten
- Ondersteuning van vectormachines
- Neurale netwerken
- Willekeurige bossen
Leren zonder toezicht: clustering, detetctie van anomalieën
- Analyse van de belangrijkste componenten
- Auto-encoders
Geavanceerde neurale netwerkarchitecturen
- Convolutionele neurale netwerken voor beeldanalyse
- Terugkerende neurale netwerken voor tijdgestructureerde gegevens
- De cel in het lange kortetermijngeheugen
Praktische voorbeelden van problemen die AI kan oplossen, bijv.
- Analyse van afbeeldingen
- het voorspellen van complexe financiële reeksen, zoals aandelenkoersen,
- Complexe patroonherkenning
- Natuurlijke taalverwerking
- Aanbevelingssystemen
Softwareplatforms die worden gebruikt voor AI-toepassingen:
- TensorFlow, Theano, Caffe en Keras
- AI op schaal met Apache Spark: Mlib
Begrijp de beperkingen van AI-methoden: faalwijzen, kosten en veelvoorkomende problemen
- Overmontage
- Vooroordelen in observationele gegevens
- Ontbrekende gegevens
- vergiftiging van neurale netwerken
Vereisten
Er zijn geen specifieke vereisten nodig om deze cursus te volgen.
Leveringsopties
PRIVÉGROEPSTRAINING
Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.
- Pre-cursusgesprek met uw trainer
- Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
- Op maat gemaakte overzichten
- Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
- Training gepland op een datum naar keuze
- Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen
Private Group Prices RRP from €9120 online delivery, based on a group of 2 delegates, €2880 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
OPENBARE TRAINING
Kijk op onze public courses
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
Applied AI from Scratch Training Cursus - Enquiry
Applied AI from Scratch - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Reviews (5)
Hunter is fantastisch, zeer boeiend, uiterst deskundig en knap. Heel goed gedaan.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Cursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Automatisch vertaald
De trainer legde de inhoud goed uit en was gedurende de hele sessie betrokken. Hij stopte om vragen te stellen en liet ons in sommige praktische sessies zelf tot onze oplossingen komen. Hij paste de cursus ook goed aan aan onze behoeften.
Robert Baker
Cursus - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Automatisch vertaald
Tomasz kent de informatie goed en de cursus was goed van tempo.
Raju Krishnamurthy - Google
Cursus - TensorFlow Extended (TFX)
Automatisch vertaald
Organisatie, in overeenstemming met het voorgestelde programma, het grote kennisgebied van de trainer in dit onderwerp
Ali Kattan - TWPI
Cursus - Natural Language Processing with TensorFlow
Automatisch vertaald
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Cursus - TensorFlow for Image Recognition
Automatisch vertaald
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Artificial Intelligence (AI) in Automotive
14 UrenDeze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.
Artificial Intelligence (AI) Overview
7 UrenDeze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.
Computer Vision with Google Colab and TensorFlow
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Bouw en train convolutionele neurale netwerken (CNN's) met behulp van TensorFlow.
- Maak gebruik van Google Colab voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
- Implementeer beeldvoorbewerkingstechnieken voor computer vision-taken.
- Implementeer computer vision-modellen voor toepassingen in de echte wereld.
- Gebruik transfer learning om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
- Visualiseer en interpreteer de resultaten van beeldclassificatiemodellen.
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en -ontwikkelaars van gemiddeld niveau die deep learning-technieken willen begrijpen en toepassen met behulp van de Google Colab-omgeving.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Stel Goluister naar Colab voor deep learning-projecten.
- Begrijp de basisprincipes van neurale netwerken.
- Implementeer deep learning-modellen met behulp van TensorFlow.
- Train en evalueer deep learning-modellen.
- Gebruik de geavanceerde functies van TensorFlow voor deep learning.
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
28 UrenIn deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers Python bibliotheken voor NLP te gebruiken terwijl ze een applicatie maken die een reeks afbeeldingen verwerkt en bijschriften genereert.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Ontwerp en codeer DL voor NLP met behulp van Python-bibliotheken.
- Maak Python code die een substantieel grote verzameling afbeeldingen leest en trefwoorden genereert.
- Maak Python code aan die bijschriften genereert op basis van de gedetecteerde trefwoorden.
Deep Learning for Vision
21 UrenPubliek
Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van beschikbare hulpmiddelen (meestal open source) voor het analyseren van computerbeelden
Deze cursus biedt werkvoorbeelden.
Fraud Detection with Python and TensorFlow
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die TensorFlow willen gebruiken om potentiële fraudegegevens te analyseren.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Een fraudedetectiemodel creëren in Python en TensorFlow.
- Lineaire regressies en lineaire regressiemodellen bouwen om fraude te voorspellen.
- Een end-to-end AI-applicatie ontwikkelen voor het analyseren van fraudegegevens.
Deep Learning with TensorFlow 2
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die Tensorflow 2.x willen gebruiken om voorspellers, classificatoren, generatieve modellen, neurale netwerken enzovoort te bouwen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeren en configureren TensorFlow 2.x.
- Begrijp de voordelen van TensorFlow 2.x ten opzichte van eerdere versies.
- Bouw deep learning-modellen.
- Implementeer een geavanceerde afbeeldingsclassificator.
- Implementeer een deep learning-model voor de cloud, mobiele apparaten en IoT-apparaten.
TensorFlow Serving
7 UrenIn deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op locatie) leren deelnemers hoe ze TensorFlow Serving kunnen configureren en gebruiken om ML-modellen in een productieomgeving te implementeren en te beheren.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Train, exporteer en bedien verschillende TensorFlow-modellen.
- Test en implementeer algoritmen met behulp van één enkele architectuur en set API's.
- Breid TensorFlow Serving uit om andere typen modellen te bedienen dan TensorFlow-modellen.
Deep Learning with TensorFlow
21 UrenTensorFlow is een 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go TensorFlow voor Deep Learning . Het systeem is ontworpen om onderzoek naar machine learning te vergemakkelijken en om de overgang van onderzoeksprototype naar productiesysteem snel en gemakkelijk te maken.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
- in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
- codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
- in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
TensorFlow for Image Recognition
28 UrenDeze cursus onderzoekt, met specifieke voorbeelden, de toepassing van Tensor Flow voor beeldherkenning
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor TensorFlow
Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:
- de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
- voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
- codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
- implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, het bouwen van grafieken en logboekregistratie
TensorFlow Extended (TFX)
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die willen overstappen van het trainen van een enkel ML-model naar het inzetten van vele ML-modellen naar productie.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer TFX en ondersteunende tools van derden.
- Gebruik TFX om een volledige ML-productiepijplijn te creëren en te beheren.
- Werk met TFX-componenten om modellering, training, gevolgtrekking en beheer van implementaties uit te voeren.
- Implementeer machine learning-functies voor webapplicaties, mobiele applicaties, IoT-apparaten en meer.
TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units
7 UrenIn deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze kunnen profiteren van de innovaties in TPU-processors om de prestaties van hun eigen AI-applicaties te maximaliseren.
Aan het einde van de training kunnen deelnemers:
- Train verschillende soorten neurale netwerken op grote hoeveelheden data.
- Gebruik TPU's om het gevolgtrekkingsproces met maximaal twee ordes van grootte te versnellen.
- Gebruik TPU's om intensieve toepassingen te verwerken, zoals zoeken naar afbeeldingen, cloudvisie en foto's.
Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow
35 UrenTensorFlow™ is een open-source software bibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van data flow graphs.
SyntaxNet is een neural-netwerk Natural Language Processing framework voor TensorFlow.
Word2Vec wordt gebruikt voor het leren van vector representaties van woorden, genaamd "word embeddings". Word2vec is een bijzonder computationeel-efficiënt voorspellend model voor het leren van woorden ingebedingen uit grondtekst. Het komt in twee smaken, het Continuous Bag-of-Words model (CBOW) en het Skip-Gram model (Chapter 3.1 en 3.2 in Mikolov et al.)
Gebruikt in tandem, SyntaxNet en Word2Vec stelt gebruikers in staat om Learned Embedding modellen te genereren vanuit de Natural Language input.
Het publiek
Deze cursus is gericht op Ontwikkelaars en ingenieurs die willen werken met SyntaxNet en Word2Vec modellen in hun TensorFlow grafieken.
Na het voltooien van deze cursus zullen de delegaten:
- begrijpen TensorFlow’s structuur en de uitvoeringsmechanismen
- in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuur taken en configuratie uit te voeren
- in staat zijn om de kwaliteit van de code te beoordelen, de debugging uit te voeren, het monitoren
- in staat zijn geavanceerde productie te implementeren zoals trainingsmodellen, ingebouwde termen, bouwschema's en logging
Understanding Deep Neural Networks
35 UrenDeze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).
Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.
Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie