신경망 Training in 대한민국

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 해석 가능한 AI 시스템 구축에 중점을 두고 딥 러닝 모델을 위한 최첨단 XAI 기술을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝에서 설명 가능성의 과제를 이해합니다.
• 신경망을 위한 고급 XAI 기술을 구현합니다.
• 딥러닝 모델이 내린 결정을 해석합니다.
• 성과와 투명성 간의 균형을 평가합니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

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.

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 훈련은 신경망과 그 응용의 기본을 배우고 자하는 사람들을 대상으로합니다.

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

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 "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.

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 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.

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 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.

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.

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 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 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.

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

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

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 메카트로닉 시스템에 인공 지능을 적용하는 방법을 배우려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인공 지능, 기계 학습, 전산 지능에 대한 개요를 살펴보세요.
• 신경망의 개념과 다양한 학습 방법을 이해합니다.
• 실제 문제에 대해 인공지능 접근 방식을 효과적으로 선택하세요.
• 메카트로닉 엔지니어링에 AI 애플리케이션을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer을 사용하여 Python에서 신경망을 구축하고 교육하고 동시에 코드를 쉽게 디버깅하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 고성능을 위해 GPU을 활용하면서 딥 러닝 학습 모델을 최적화하기 위해 예제를 실행하고 기존 알고리즘을 수정합니다.