Corso di formazione Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a data scientist di livello intermedio e avanzato, ingegneri di machine learning, ricercatori di deep learning ed esperti di visione artificiale che desiderano espandere le proprie conoscenze e competenze nel deep learning per la generazione di testo in immagine.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere le architetture e le tecniche avanzate di deep learning per la generazione di testo in immagine. Implementa modelli complessi e ottimizzazioni per una sintesi di immagini di alta qualità. Ottimizza le prestazioni e la scalabilità per set di dati di grandi dimensioni e modelli complessi. Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni e la generalizzazione del modello. Integrazione Stable Diffusion con altri framework e strumenti di deep learning

Questo corso copre l'AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) in Automotive Industria. Aiuta a determinare quale tecnologia può essere (potenzialmente) utilizzata in molte situazioni in un'auto: dalla semplice automazione, dalla riconoscimento dell'immagine alla decisione autonoma.

La rete neurale artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Artificial Intelligence (AI) in grado di eseguire attività "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

La rete neurale artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Artificial Intelligence (AI) in grado di eseguire attività "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

Caffe è una struttura di apprendimento profondo creata pensando a espressione, velocità e modularità.

Questo corso esplora l'applicazione di Caffe come framework di apprendimento profondo per il riconoscimento di immagini usando MNIST come esempio

Pubblico

Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare Caffe come framework.

Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di:

• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di Caffe
• svolgere attività e configurazione di installazione / ambiente di produzione / architettura
• valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
• implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, implementazione di livelli e registrazione

Questo corso è una panoramica generale per l' Deep Learning senza approfondire metodi specifici. È adatto a persone che desiderano iniziare a utilizzare Deep learning per migliorare la precisione delle previsioni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello principiante e intermedio e ingegneri di machine learning che desiderano migliorare le prestazioni dei loro modelli di deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi del deep learning distribuito.
• Installa e configura DeepSpeed.
• Scala i modelli di deep learning su hardware distribuito utilizzando DeepSpeed.
• Implementa e sperimenta le funzionalità di DeepSpeed per l'ottimizzazione e l'efficienza della memoria.

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati su rappresentazioni di dati di apprendimento e strutture come le reti neurali.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti aziendali, data scientist e sviluppatori che desiderano creare e implementare modelli di deep learning per accelerare la crescita dei ricavi e risolvere i problemi nel mondo degli affari.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali di machine learning e deep learning.
• Ottieni approfondimenti sul futuro del business e del settore con ML e DL.
• Definisci strategie e soluzioni aziendali con il deep learning.
• Scopri come applicare la scienza dei dati e il deep learning nella risoluzione dei problemi aziendali.
• Crea modelli di deep learning utilizzando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, ecc.

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati su rappresentazioni di dati di apprendimento e strutture come le reti neurali. R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario. È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per la finanza utilizzando R mentre avanzano nella creazione di un modello di previsione del prezzo delle azioni di deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo
• Impara le applicazioni e gli usi del deep learning in finanza
• Usa R per creare modelli di apprendimento profondo per la finanza
• Costruisci il proprio modello di previsione del prezzo delle azioni di deep learning usando R

Pubblico

• Sviluppatori
• Data scientist

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati su rappresentazioni di dati di apprendimento e strutture come le reti neurali. Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua sintassi chiara e la leggibilità del codice.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per il settore bancario utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito di deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo
• Scopri le applicazioni e gli usi del deep learning nel settore bancario
• Usa Python , Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per il settore bancario
• Costruisci il proprio modello di rischio di credito per l'apprendimento profondo utilizzando Python

Pubblico

• Sviluppatori
• Data scientist

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza metodi basati su rappresentazioni di dati di apprendimento e strutture come le reti neurali. R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario. È utilizzato in applicazioni finanziarie che vanno dai principali programmi di trading ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come implementare modelli di apprendimento profondo per il settore bancario utilizzando R mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito di apprendimento profondo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo
• Scopri le applicazioni e gli usi del deep learning nel settore bancario
• Usa R per creare modelli di deep learning per il settore bancario
• Costruire il proprio modello di rischio di credito per l'apprendimento approfondito utilizzando R

Pubblico

• Sviluppatori
• Data scientist

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente L'apprendimento approfondito è un sottocampo di machine learning che utilizza metodi basati sull'apprendimento di rappresentazioni di dati e strutture come le reti neurali Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come implementare modelli di deep learning per la finanza usando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di predizione dei prezzi delle azioni in deep learning Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento profondo Impara le applicazioni e gli usi del deep learning in finanza Usa Python, Keras e TensorFlow per creare modelli di deep learning per la finanza Costruire il proprio modello di previsione dei prezzi delle azioni per l'apprendimento profondo usando Python Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Machine Learning è un ramo dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati. Deep Learning è un subcampo di Machine Learning che cerca di imitare le attività del cervello umano nella presa di decisioni. È addestrato con i dati al fine di fornire automaticamente soluzioni ai problemi. Deep Learning fornisce enormi opportunità per l’industria medica che siede su un data goldmine.

In questa formazione diretta da istruttori, i partecipanti parteciperanno a una serie di discussioni, esercizi e analisi di caso per comprendere i fondamenti di Deep Learning. I più importanti Deep Learning strumenti e tecniche saranno valutati e gli esercizi saranno eseguiti per preparare i partecipanti a svolgere la propria valutazione e l'implementazione di Deep Learning soluzioni all'interno delle loro organizzazioni.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Conoscere i fondamenti di Deep Learning
• Apprendere Deep Learning tecniche e le loro applicazioni nel settore
• Esaminare i problemi della medicina che possono essere risolti Deep Learning tecnologie
• Scopri Deep Learning studi di caso in medicina
• Formulare una strategia per l'adozione delle ultime tecnologie in Deep Learning per la risoluzione dei problemi in medicina

Il pubblico

• Direttori
• Professionisti medici nei ruoli di leadership

Il formato del corso

• Lezioni parziali, discussioni parziali, esercizi e pratiche pesanti

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.