Mastering Deeplearning4j Training Cursus

Deeplearning4j is een open-source, gedistribueerde deep-learning bibliotheek geschreven voor Java en Scala . Geïntegreerd met Hadoop en Spark, is DL4J ontworpen om te worden gebruikt in zakelijke omgevingen op gedistribueerde GPU 's en CPU's.

Word 2Vec is een methode voor het berekenen van vectorrepresentaties van woorden geïntroduceerd door een team van onderzoekers bij Go ogle onder leiding van Tomas Mikolov.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor onderzoekers, ingenieurs en ontwikkelaars die Deeplearning4J willen gebruiken om Word 2Vec-modellen te bouwen.

Deze 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 Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Caffe is een diepgaand leerkader gemaakt met expressie, snelheid en modulariteit in het achterhoofd.

Deze cursus onderzoekt de toepassing van Caffe als een diepgaand leerkader voor beeldherkenning met behulp van MNIST als voorbeeld

Publiek

Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van Caffe als kader.

Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:

• inzicht in de structuur en implementatiemechanismen van Caffe
• voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
• codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
• implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, implementatie van lagen en logboekregistratie

Deze cursus is een algemeen overzicht voor Deep Learning zonder te diep in te gaan op specifieke methoden. Het is geschikt voor mensen die Deep learning willen gaan gebruiken om hun voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op beginnende tot middelmatige datawetenschappers en machine learning-ingenieurs die de prestaties van hun deep learning-modellen willen verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de principes van gedistribueerd diep leren.
• Installeer en configureer DeepSpeed.
• Schaal deep learning-modellen op gedistribueerde hardware met DeepSpeed.
• Implementeer en experimenteer met DeepSpeed-functies voor optimalisatie en geheugenefficiëntie.

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op bedrijfsanalisten, datawetenschappers en ontwikkelaars die deep learning-modellen willen bouwen en implementeren om de omzetgroei te versnellen en problemen in de zakenwereld op te lossen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de kernconcepten van machine learning en deep learning.
• Krijg inzicht in de toekomst van het bedrijfsleven en de industrie met ML en DL.
• Definieer bedrijfsstrategieën en -oplossingen met deep learning.
• Leer hoe u datawetenschap en deep learning kunt toepassen bij het oplossen van zakelijke problemen.
• Bouw deep learning-modellen met Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, enz.

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze door de creatie van een deep learning-aandelenvoorspellingsmodel stappen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in financiën
• Gebruik R om diepgaande leermodellen voor financiën te maken
• Bouw hun eigen deep learning aandelenprijsvoorspellingsmodel met R

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van code.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van Python terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
• Gebruik Python , Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
• Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met behulp van Python

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
• Gebruik R om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
• Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met R

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine learning is een tak van Artificial Intelligence waarbij computers het vermogen hebben om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn Deep learning is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van methoden die gebaseerd zijn op leergegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en codele leesbaarheid In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze diepgaande leermodellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van Python, terwijl ze door de creatie van een diepgaand modelvoorspellingmodel voor prijsvoorspelling stappen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp de fundamentele concepten van diep leren Leer de toepassingen en het gebruik van deep learning in finance Gebruik Python, Keras en TensorFlow om diepgaande leermodellen voor financiën te maken Bouw een eigen voorspellingsmodel voor deep learning aandelenprijzen met Python Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Machine Learning is een branche van kunstmatige intelligentie waarin computers de mogelijkheid hebben om te leren zonder uitdrukkelijk te worden geprogrammeerd. Deep Learning is een onderveld van Machine Learning dat probeert de werkzaamheden van het menselijk brein in het nemen van beslissingen te imiteren. Het wordt getraind met gegevens om automatisch oplossingen voor problemen te bieden. Deep Learning biedt grote kansen voor de medische industrie die op een data goudmijn zit.

In deze instructeur geleide, live training, zullen de deelnemers deelnemen aan een reeks van discussies, oefeningen en case-study analyse om de fundamenten van Deep Learning te begrijpen. De belangrijkste Deep Learning hulpmiddelen en technieken zullen worden beoordeeld en oefeningen zullen worden uitgevoerd om deelnemers voor te bereiden op hun eigen evaluatie en implementatie van Deep Learning oplossingen binnen hun organisaties.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Begrijp de fundamenten van Deep Learning
• Leer Deep Learning technieken en hun toepassingen in de industrie
• Onderzoek problemen in de geneeskunde die kunnen worden opgelost door Deep Learning technologieën
• Ontdek Deep Learning gevallenstudies in de geneeskunde
• Formuleren van een strategie voor het aanvaarden van de nieuwste technologieën in Deep Learning voor het oplossen van problemen in de geneeskunde

Het publiek

• Managers
• Medische professionals in leiderschapsrollen

Format van de cursus

• Deel lezing, deel discussie, oefeningen en zware praktijken

Opmerking

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.