Formation Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

Le réseau de neurones artificiels est un modèle de données informatique utilisé dans le développement de systèmes d' Artificial Intelligence (AI) capables d'effectuer des tâches "intelligentes". Neural Networks sont couramment utilisés dans les applications Machine Learning (ML), qui sont elles-mêmes une implémentation de l'IA. Deep Learning est un sous-ensemble de ML.

Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur conçu pour l'expression, la rapidité et la modularité.

Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST.

Public

Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre.

Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:

• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
• effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
• évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
• implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter

Ce cours est un aperçu général de l’ Deep Learning sans approfondir les méthodes spécifiques. Il convient aux personnes qui souhaitent commencer à utiliser l'apprentissage en profondeur pour améliorer la précision de leurs prédictions.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et ingénieurs en apprentissage automatique de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent améliorer les performances de leurs modèles d'apprentissage profond.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'apprentissage profond distribué.
• Installer et configurer DeepSpeed.
• Mettre à l'échelle des modèles d'apprentissage profond sur du matériel distribué à l'aide de DeepSpeed.
• Mettre en œuvre et expérimenter les fonctionnalités de DeepSpeed pour l'optimisation et l'efficacité de la mémoire.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones.

Introduction :

L'apprentissage profond devient un élément essentiel de la conception des futurs produits qui souhaitent intégrer l'intelligence artificielle au cœur de leurs modèles. D'ici 5 à 10 ans, les outils, les bibliothèques et les langages de développement de l'apprentissage profond deviendront des composants standard de chaque boîte à outils de développement de logiciels. Jusqu'à présent Google, Sales Force, Facebook et Amazon ont utilisé avec succès l'apprentissage profond de l'IA pour stimuler leur activité. Les applications vont de la traduction automatique à l'analyse d'images, de vidéos et de mouvements, en passant par la génération de publicités ciblées et bien d'autres encore.

Ce cours s'adresse aux organisations qui souhaitent intégrer Deep Learning comme un élément très important de leur stratégie de produit ou de service. Vous trouverez ci-dessous les grandes lignes du cours d'apprentissage en profondeur que nous pouvons adapter à différents niveaux d'employés ou de parties prenantes au sein d'une organisation.

Public cible :

(En fonction du public cible, les supports de cours seront personnalisés)

Cadres

Une vue d'ensemble de l'IA et de sa place dans la stratégie de l'entreprise, avec des sessions en petits groupes sur la planification stratégique, les feuilles de route technologiques et l'allocation des ressources pour garantir une valeur maximale.

Chefs de projet

Comment planifier un projet d'IA, y compris la collecte et l'évaluation des données, le nettoyage et la vérification des données, l'élaboration d'un modèle de validation du concept, l'intégration dans les processus d'entreprise et la diffusion dans l'ensemble de l'organisation.

Développeurs

Des formations techniques approfondies, axées sur les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, l'analyse d'images et de vidéos (CNN), l'analyse du son et du texte (NLP), et l'intégration de l'IA dans les applications existantes.

Vendeurs

Un aperçu général de l'IA et de la manière dont elle peut satisfaire les besoins des clients, des propositions de valeur pour divers produits et services, et de la manière de dissiper les craintes et de promouvoir les avantages de l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux, aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent construire et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour accélérer la croissance du chiffre d'affaires et résoudre les problèmes dans le monde de l'entreprise.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
• Appréhender l'avenir des entreprises et de l'industrie grâce à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond.
• Définir des stratégies commerciales et des solutions avec l'apprentissage profond.
• Apprenez à appliquer la science des données et l'apprentissage profond à la résolution de problèmes commerciaux.
• Construire des modèles d'apprentissage profond en utilisant Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage approfondi pour la finance en utilisant R lorsqu'ils créeront un modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage approfondi.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance
• Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance
• Construire leur propre modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage en profondeur en utilisant R

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
• Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi du secteur bancaire.
• Construire leur propre modèle de risque de crédit pour l'apprentissage en profondeur en utilisant Python

Public

• Les développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant R au fur et à mesure de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
• Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur bancaire
• Construire leur propre modèle de risque de crédit d'apprentissage profond en utilisant R

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en direct, les participants apprendront comment implémenter des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance en utilisant Python à mesure qu'ils franchissent la phase de création d'un modèle de prédiction du prix des actions d'apprentissage en profondeur À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance Utilisez Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance Construire son propre modèle de prédiction du prix des actions en profondeur en utilisant Python Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. Deep Learning est un sous-marin de Machine Learning qui cherche à imiter les activités du cerveau humain dans la prise de décisions. Il est formé avec des données afin de fournir automatiquement des solutions aux problèmes. Deep Learning offre de vastes opportunités pour l’industrie médicale qui est assis sur une mine d’or de données.

Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants participeront à une série de discussions, d'exercices et d'analyse de cas pour comprendre les fondements Deep Learning. Les outils et techniques les plus importants Deep Learning seront évalués et des exercices seront effectués pour préparer les participants à mener leur propre évaluation et à mettre en œuvre Deep Learning des solutions dans leurs organisations.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux Deep Learning
• Apprendre Deep Learning les techniques et leurs applications dans l'industrie
• Examiner les problèmes en médecine qui peuvent être résolus par Deep Learning technologies
• Découvrez Deep Learning études de cas dans la médecine
• Formuler une stratégie pour adopter les dernières technologies dans Deep Learning pour résoudre les problèmes en médecine

Audience

• gestionnaires
• Professionnels médicaux dans les rôles de leadership

Format du cours

• Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes

Notes

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond pour les télécommunications à l'aide de Python, en procédant à la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage profond.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond.
• Apprendre les applications et les utilisations de l'apprentissage profond dans les télécommunications.
• Utiliser Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage profond pour les télécommunications.
• Construire leur propre modèle d'apprentissage profond de prédiction du désabonnement des clients à l'aide de Python.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent appliquer les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) à l'analyse des examens IRM.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer l'environnement de développement, les logiciels et les bibliothèques nécessaires pour commencer à développer.
• Analyser les images d'IRM à l'aide de techniques d'apprentissage profond telles que les CNN.
• Détecter les conditions de santé potentielles telles que les maladies cardiaques grâce à l'analyse des images IRM.
• Appliquer des techniques telles que la segmentation d'images et l'entraînement CNN pour identifier les maladies potentielles.
• Identifier la génomique d'une maladie à l'aide de la radiomique.
• Construire et déployer une application d'apprentissage profond visant à l'analyse d'images de soins de santé.