Mastering Deeplearning4j 교육 과정

Deeplearning4j 는 Java 및 Scala 용으로 작성된 오픈 소스, 분산 형 심층 학습 라이브러리입니다. Hadoop 및 Spark와 통합 된 DL4J는 분산 GPU 및 CPU 환경에서 비즈니스 환경에서 사용하도록 설계되었습니다.

Word 2Vec은 Tomas Mikolov가 이끄는 Go ogle 연구원 팀이 소개 한 단어의 벡터 표현을 계산하는 방법입니다.

청중

이 과정은 Deeplearning4J를 활용하여 Word 2Vec 모델을 구축하려는 연구원, 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.

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.

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.

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.

Caffe 는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에 둔 심층적 인 학습 프레임 워크입니다.

본 과목은 MNIST를 이용한 이미지 인식을위한 CEPE의 심도있는 학습 틀로서의 Caffe 의 응용을 탐구한다.

청중

이 과정은 Caffe 를 프레임 워크로 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다.

이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Caffe 의 구조와 전개 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 레이어 및 로깅 구현과 같은 고급 제작 구현

이 과정은 특정 방법을 너무 깊이 Deep Learning 않고 Deep Learning 을위한 일반적인 개요입니다. 예측 정확도를 높이기 위해 딥 학습을 시작하려는 사람들에게 적합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키려는 초급부터 중급 수준의 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 분산 딥러닝의 원리를 이해합니다.
• DeepSpeed를 설치하고 구성합니다.
• DeepSpeed를 사용하여 분산 하드웨어에서 딥 러닝 모델을 확장합니다.
• 최적화 및 메모리 효율성을 위한 DeepSpeed 기능을 구현하고 실험해 보세요.

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경 네트워크와 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 수익 성장을 가속화하고 비즈니스 세계의 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 모델을 구축 및 구현하려는 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 이해합니다.
• ML 및 DL을 통해 비즈니스와 산업의 미래에 대한 통찰력을 얻으세요.
• 딥 러닝을 통해 비즈니스 전략과 솔루션을 정의하세요.
• 비즈니스 문제 해결에 데이터 과학과 딥 러닝을 적용하는 방법을 알아보세요.
• Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras 등을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축합니다.

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 R 학습을 통해 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 금융에 대한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 깊은 학습의 기본 개념 이해
• 금융 분야에서의 심층 학습의 응용 및 용도에 대해 배웁니다.
• R을 사용하여 재무에 대한 심층적 인 학습 모델 작성
• R을 사용하여 자신의 깊은 학습 주가 예측 모델을 구축하십시오.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

머신 러닝은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 학습 데이터 표현을 기반으로하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 필드입니다. Python 은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 딥 러닝 신용 리스크 모델을 작성하면서 뱅킹을위한 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 딥 러닝의 기본 개념 이해
• 뱅킹에서 딥 러닝의 응용 프로그램 및 사용법 배우기
• Python , Keras 및 TensorFlow 를 사용하여 뱅킹을위한 딥 러닝 모델 생성
• Python 사용하여 자체 딥 러닝 신용 리스크 모델 구축

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경 네트워크와 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 심층 학습 신용 위험 모델을 작성하면서 R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 깊은 학습의 기본 개념 이해
• 은행 업무에서의 심층 학습의 응용과 용도를 배우십시오.
• R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델 생성
• R을 사용하여 자신의 깊은 학습 신용 위험 모델을 구축하십시오.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 주가 예측 모델 생성 과정을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 금융용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

딥 러닝의 기본 개념 이해 금융에서 딥 러닝의 응용 및 사용 방법 알아보기 Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 금융용 딥 러닝 모델 만들기 Python을 사용하여 자체 딥 러닝 주가 예측 모델 구축

청중

개발자 데이터 과학자

코스의 형식

파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

Machine Learning는 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 배울 수있는 능력을 가진 인공 지능의 지점입니다. Deep Learning은 Machine Learning의 하위 영역으로 인해 결정을 내릴 때 인간의 두뇌의 작업을 모방하려고합니다. 그것은 문제에 대한 해결책을 자동으로 제공하기 위해 데이터로 훈련됩니다. Deep Learning 데이터 골드 광산에 앉아있는 의료 산업을위한 광범위한 기회를 제공합니다.

이 강사가 이끄는, 라이브 훈련에서 참가자들은 Deep Learning의 근거를 이해하기 위해 토론, 연습 및 사례 연구 분석의 시리즈에 참여할 것입니다. 가장 중요한 Deep Learning 도구와 기술을 평가하고 연습은 참가자들이 자신의 평가를 수행하고 자신의 조직 내에서 Deep Learning 솔루션의 구현을 준비하기 위해 수행됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• 근본적인 원칙을 이해하라 Deep Learning
• 학습 Deep Learning 기술 및 업계에서 그 응용 프로그램
• 의학에서 해결할 수 있는 문제를 검토하십시오 Deep Learning 기술
• 연구 Deep Learning 의학의 사례 연구
• 의학 문제 해결을위한 최신 기술을 채택하기위한 전략을 작성하십시오 Deep Learning

관객

• 관리자
• 리더십 역할에서 의료 전문가

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습

노트

• 이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.