Deep Learning for Telecom (with Python) Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers van gemiddeld tot gevorderd niveau, machine learning-ingenieurs, deep learning-onderzoekers en computervisie-experts die hun kennis en vaardigheden op het gebied van deep learning willen uitbreiden voor het genereren van tekst-naar-beeld.

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

• Begrijp geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor het genereren van tekst-naar-beeld.
• Implementeer complexe modellen en optimalisaties voor hoogwaardige beeldsynthese.
• Optimaliseer prestaties en schaalbaarheid voor grote datasets en complexe modellen.
• Stem hyperparameters af voor betere modelprestaties en generalisatie.
• Integreer Stable Diffusion met andere frameworks en tools voor deep learning

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. 

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 live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken.

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

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
• Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
• Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.

Computer Network ToolKit (CNTK) is Microsoft's Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, Zeer efficiënte RNN-training machine learning-framework voor spraak, tekst en afbeeldingen.

Audiëntie

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die CNTK in hun projecten willen gebruiken.

Deze 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.

Deze 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.

In 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.

Publiek

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.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars op gemiddeld niveau, datawetenschappers en AI-beoefenaars die gebruik willen maken van TensorFlow Lite voor Edge AI-toepassingen.

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

• Begrijp de basisprincipes van TensorFlow Lite en zijn rol in Edge AI.
• Ontwikkel en optimaliseer AI-modellen met behulp van TensorFlow Lite.
• Implementeer TensorFlow Lite-modellen op verschillende edge-apparaten.
• Gebruik tools en technieken voor modelconversie en -optimalisatie.
• Implementeer praktische Edge AI-toepassingen met behulp van TensorFlow Lite.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die real-time machine learning-toepassingen willen versnellen en op schaal willen implementeren.

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

• Installeer de OpenVINO toolkit.
• Versnel een computer vision-toepassing met behulp van een FPGA.
• Voer verschillende CNN-lagen uit op de FPGA.
• Schaal de toepassing over meerdere knooppunten in een Kubernetes-cluster.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars of datawetenschappers die Horovod willen gebruiken om gedistribueerde deep learning-trainingen uit te voeren en deze op te schalen om parallel over meerdere GPUs te draaien.

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

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het uitvoeren van deep learning-trainingen.
• Installeer en configureer Horovod om modellen te trainen met TensorFlow, Keras, PyTorch en Apache MXNet.
• Schaal deep learning-training met Horovod om op meerdere GPUs uit te voeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor technische personen die het deep learning-model willen toepassen op beeldherkenningstoepassingen.

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

• Installeer en configureer Keras.
• Maak snel prototypes van deep learning-modellen.
• Implementeer een convolutioneel netwerk.
• Implementeer een terugkerend netwerk.
• Voer een deep learning-model uit op zowel een CPU als GPU.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers, machine learning-ingenieurs en computervisie-onderzoekers die Stable Diffusion willen gebruiken om afbeeldingen van hoge kwaliteit te genereren voor verschillende gebruiksscenario's.

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

• Begrijp de principes van Stable Diffusion en hoe het werkt voor het genereren van afbeeldingen.
• Bouw en train Stable Diffusion-modellen voor taken voor het genereren van afbeeldingen.
• Pas Stable Diffusion toe op verschillende scenario's voor het genereren van afbeeldingen, zoals inpainting, outpainting en beeld-naar-beeld-vertaling.
• Optimaliseer de prestaties en stabiliteit van Stable Diffusion modellen.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die machine learning-modellen willen schrijven, laden en uitvoeren op zeer kleine ingebedde apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer TensorFlow Lite.
• Laad machine learning-modellen op een ingebed apparaat zodat het spraak kan detecteren, afbeeldingen kan classificeren, enz.
• Voeg AI toe aan hardwareapparaten zonder afhankelijk te zijn van netwerkconnectiviteit.