Neural Networks 사용 소개 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.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육 (온라인 또는 현장)에서 초보자 수준의 참여자들이 확률, 통계, 프로그래밍 및 머신러닝의 기본 개념을 학습하고 이를 AI 개발에 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 확률과 통계의 기본 개념을 이해하고 이를 실제 시나리오에 적용할 수 있습니다.
• 절차적, 함수형, 객체 지향 프로그래밍 코드를 작성하고 이해할 수 있습니다.
• 분류, 클러스터링 및 신경망과 같은 머신러닝 기술을 구현할 수 있습니다.
• 규칙 엔진과 전문가 시스템을 사용하여 문제 해결을 위한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.

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.

AI와 그 응용을 소개하는 4일간의 강좌입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 온라인 또는 오프사이트에서 진행되며, 데이터 과학자와 통계학자가 직업 분야에서 데이터를 준비하고 모델을 구성하며 머신러닝 기법을 효과적으로 적용할 수 있도록 설계되었습니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이해하고 구현합니다.
• 머신러닝 응용 프로그램을 위한 데이터를 준비하고 모델을 구성합니다.
• 사후 분석을 수행하고 결과를 효과적으로 시각화합니다.
• 실제 세계의 특정 산업 시나리오에 머신러닝 기법을 적용합니다.

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.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

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 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-project 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

이 인스트럭터 주도형 실습 교육에서는 참가자들이 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 AI 애플리케이션의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 대규모 데이터에 여러 유형의 신경망을 학습시킵니다.
• TPU를 사용하여 추론 과정을 두 자리 수 단위로 가속화합니다.
• 이미지 검색, 클라우드 비전 및 사진과 같은 집약적인 애플리케이션을 처리하기 위해 TPU를 활용합니다.

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.