Cursuri de pregatire DeepSpeed for Deep Learning

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel intermediar până la avansat, inginerilor din domeniul învățării automate, cercetătorilor din domeniul învățării profunde și experților în viziune computerizată care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru generarea de text în imagine.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de învățare profundă pentru generarea text-imagine.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi mari de date și modele complexe.
• Reglați hiperparametrii pentru o mai bună performanță și generalizare a modelului.
• Integrarea Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează biologilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Să învețe cum funcționează AlphaFold.
• Să învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acesta este un curs de 4 zile care prezintă inteligența artificială și aplicarea acesteia. Există opțiunea de a avea o zi suplimentară pentru a întreprinde un proiect AI la finalizarea acestui curs.

Caffe este un cadru de învățare profund făcut în expresie, viteză și modularitate în minte.

Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu

Public

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru.

După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare a lui Caffe
• efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
• evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
• să implementeze producția avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Chainer pentru a construi și a antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să dezvolte modele de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale utilizând un cod sursă inteligibil.
• Să execute exemple și să modifice algoritmii existenți pentru a optimiza modelele de formare de învățare profundă, valorificând în același timp GPUs pentru performanțe ridicate.

Computer Network ToolKit (CNTK) este Microsoft Open Source, Multi-machine, Multi-GPU, Highly efficent RNN training machine learning framework for speech, text, and images.

Audiență

Acest curs se adresează inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze CNTK în proiectele lor.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre viziunea computerizată și să exploreze capacitățile TensorFlow de a dezvolta modele sofisticate de viziune utilizând Google Colab.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) utilizând TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea de modele scalabile și eficiente bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune computerizată.
• Implementați modele de viziune computerizată pentru aplicații din lumea reală.
• Utilizarea învățării prin transfer pentru îmbunătățirea performanței modelelor CNN.
• Vizualizați și interpretați rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date de nivel mediu care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă utilizând mediul Google Colab.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Să înțeleagă elementele fundamentale ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de învățare profundă utilizând TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
• Să utilizeze caracteristicile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

În acest training live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța să folosească Python biblioteci pentru NLP în timp ce creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează legende. 

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Design și cod DL pentru NLP folosind Python biblioteci.
• Creați Python cod care citește o colecție substanțial uriașă de imagini și generează cuvinte cheie.
.
• Creați Python Cod care generează legende din cuvintele cheie detectate.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor în domeniul IA care doresc să utilizeze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Să dezvolte și să optimizeze modelele de inteligență artificială utilizând TensorFlow Lite.
• Să implementeze modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive de margine.
• Să utilizeze instrumente și tehnici de conversie și optimizare a modelelor.
• Implementarea aplicațiilor practice Edge AI utilizând TensorFlow Lite.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date care doresc să accelereze aplicațiile de învățare automată în timp real și să le implementeze la scară largă.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze setul de instrumente OpenVINO.
• Să accelereze o aplicație de computer vision utilizând un FPGA.
• Să execute diferite straturi CNN pe FPGA.
• Să scaleze aplicația pe mai multe noduri dintr-un cluster Kubernetes.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor sau oamenilor de știință din domeniul datelor care doresc să utilizeze Horovod pentru a rula instruiri distribuite de învățare profundă și să le extindă pentru a rula pe mai multe GPUs în paralel.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să ruleze traininguri de învățare profundă.
• Să instaleze și să configureze Horovod pentru a antrena modele cu TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet.
• Să scaleze antrenamentele de învățare profundă cu Horovod pentru a rula pe mai multe GPUs.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice care doresc să aplice modelul de învățare profundă în aplicații de recunoaștere a imaginilor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Keras.
• Să prototipeze rapid modele de învățare profundă.
• Să implementeze o rețea convoluțională.
• Să implementeze o rețea recurentă.
• Să execute un model de învățare profundă atât pe un procesor, cât și pe GPU.

Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate și cercetătorilor din domeniul viziunii computerizate care doresc să valorifice Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile Stable Diffusion și modul în care funcționează pentru generarea de imagini.
• Să construiască și să antreneze modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare a imaginilor.
• Să aplice Stable Diffusion la diverse scenarii de generare a imaginilor, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea de la imagine la imagine.
• Optimizarea performanței și stabilității modelelor Stable Diffusion.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive integrate foarte mici.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați TensorFlow Lite.
• Încărcați modele de învățare automată pe un dispozitiv încorporat pentru a-i permite să detecteze vorbirea, să clasifice imagini etc.
.
• Adaugați inteligența artificială la dispozitivele hardware fără a vă baza pe conectivitatea de rețea.
.