Deep Learning Neural Networks with Chainer 교육 과정

이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

이 과정은 관리자, 솔루션 설계자, 혁신 책임자, CTO, 소프트웨어 설계자 및 응용 인공 지능의 개요와 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이 있는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

인공 신경망은 Artificial Intelligence (AI) 시스템의 개발에 사용되는 계산 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다. Neural Networks 는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에 사용됩니다. Deep Learning 은 ML의 하위 집합입니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepReinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다.
• 딥러닝 에이전트를 구축하세요.

유형 : 라자냐에 대한 학생들과 사전에 결정된 적용을 통한 이론 교육 또는 교육 그룹에 따라 Keras

수업방식 : 발표, 토론, 사례연구

인공지능은 많은 과학 분야를 파괴한 후 수많은 경제 분야(산업, 의학, 통신 등)에 혁명을 일으키기 시작했습니다. 그러나 주류 미디어에서의 표현은 환상인 경우가 많으며 Machine Learning 또는 Deep Learning의 영역이 실제로 존재하는 것과는 매우 거리가 멀습니다. 이 교육의 목적은 이미 IT 도구(기본 소프트웨어 프로그래밍 기반 포함)를 숙지한 엔지니어에게 Deep Learning과 다양한 전문 분야 및 현재 존재하는 주요 네트워크 아키텍처에 대한 소개를 제공하는 것입니다. . 과정 중에 수학 기초를 다뤘다면 좀 더 편안하게 수학을 배울 수 있도록 BAC+2 수준이 권장됩니다. 수학적 축을 무시하고 "시스템" 비전만 유지하는 것은 절대적으로 가능하지만 이러한 접근 방식은 주제에 대한 이해를 엄청나게 제한합니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Matlab을 사용하여 이미지 인식을위한 컨벌루션 신경망을 설계, 구축 및 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 딥 러닝 모델 구축
• 데이터 라벨링 자동화
• Caffe 및 TensorFlow 모델 작업 Keras
• 여러 GPU , 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터 훈련

청중

• 개발자
• 엔지니어
• 도메인 전문가

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

이 훈련은 신경망과 그 응용의 기본을 배우고 자하는 사람들을 대상으로합니다.

이 강의실 기반 교육 세션에는 관련 신경망 및 심층 네트워크 라이브러리를 사용하여 수행할 수 있는 프레젠테이션, 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 연습이 포함됩니다.

이 과정은 R 프로젝트 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

대한민국의 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 자체 AI 애플리케이션의 성능을 극대화하는 방법을 배우게 됩니다.

교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대량의 데이터에 대해 다양한 유형의 신경망을 훈련합니다.
• TPU를 사용하면 추론 프로세스 속도를 최대 2배까지 높일 수 있습니다.
• TPU를 활용하여 이미지 검색, 클라우드 비전, 사진 등 집약적인 애플리케이션을 처리합니다.

이 과정은 신경망 및 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 개념 지식을 제공하는 것으로 시작합니다.

파트 1 (40 %)이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이됩니다 TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras 등

이 교육의 2 부 (20 %)는 딥 러닝 모델을 쉽게 작성할 수있는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다.

교육의 3 부 (40 %)는 Go ogle의 Deep Learning 용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow-2 Generation API를 기반으로합니다. 예제와 핸드 손은 모두 TensorFlow 에서 만들어 질 것입니다.

청중

이 과정은 Deep Learning 프로젝트에 TensorFlow 를 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 과정을 마친 대표는 다음을 수행합니다.

• 심층 신경망 (DNN), CNN 및 RNN에 대해 잘 이해해야합니다.

• TensorFlow 의 구조 및 배포 메커니즘 이해

• 설치 / 제작 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 가능

• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링 수행

• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 프로덕션을 구현할 수 있습니다.