Corso di formazione Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

Codice del corso

DLAITEDM

Durata

21 ore (generalmente 3 giorni pause incluse)

Requisiti

There are no specific requirements needed to attend this course.

Overview

Introduzione :

Il deep learning sta diventando una componente principale del futuro design del prodotto che vuole incorporare l'intelligenza artificiale al centro dei loro modelli. Entro i prossimi 5-10 anni, gli strumenti di sviluppo del deep learning , le librerie e le lingue diventeranno componenti standard di ogni toolkit di sviluppo software. Finora Go ogle, Sales Force, Facebook , Amazon hanno utilizzato con successo l'intelligenza artificiale di apprendimento profondo per incrementare il loro business. Le applicazioni andavano dalla traduzione automatica automatica, all'analisi delle immagini, all'analisi dei video, all'analisi del movimento, alla generazione di pubblicità mirata e molto altro.

Questo corso è rivolto a quelle organizzazioni che vogliono incorporare il Deep Learning come parte molto importante della loro strategia di prodotto o servizio. Di seguito è riportato lo schema del corso di apprendimento profondo che possiamo personalizzare per diversi livelli di dipendenti / parti interessate di un'organizzazione.

Destinatari:

(A seconda del pubblico target, i materiali del corso saranno personalizzati)

dirigenti

Una panoramica generale dell'intelligenza artificiale e di come si adatta alla strategia aziendale, con sessioni di breakout su pianificazione strategica, roadmap tecnologiche e allocazione delle risorse per garantire il massimo valore.

Capi progetto

Come pianificare un progetto di intelligenza artificiale, compresa la raccolta e la valutazione dei dati, la pulizia e la verifica dei dati, lo sviluppo di un modello di prova di concetto, l'integrazione nei processi aziendali e la consegna all'interno dell'organizzazione.

Sviluppatori

Corsi tecnici approfonditi, con focus su reti neurali e deep learning, analisi di immagini e video (CNN), analisi del suono e del testo (NLP) e introduzione dell'IA nelle applicazioni esistenti.

commessi

Una panoramica generale dell'intelligenza artificiale e di come può soddisfare le esigenze dei clienti, proposte di valore per vari prodotti e servizi e come dissipare i timori e promuovere i benefici dell'IA.

Machine Translated

Struttura del corso

Day-1:

Basic Machine Learning

Module-1

Introduction:

  • Exercise – Installing Python and NN Libraries
  • Why machine learning?
  • Brief history of machine learning
  • The rise of deep learning
  • Basic concepts in machine learning
  • Visualizing a classification problem
  • Decision boundaries and decision regions
  • iPython notebooks

Module-2

  • Exercise – Decision Regions
  • The artificial neuron
  • The neural network, forward propagation and network layers
  • Activation functions
  • Exercise – Activation Functions
  • Backpropagation of error
  • Underfitting and overfitting
  • Interpolation and smoothing
  • Extrapolation and data abstraction
  • Generalization in machine learning

Module-3

  • Exercise – Underfitting and Overfitting
  • Training, testing, and validation sets
  • Data bias and the negative example problem
  • Bias/variance tradeoff
  • Exercise – Datasets and Bias

Module-4

  • Overview of NN parameters and hyperparameters
  • Logistic regression problems
  • Cost functions
  • Example – Regression
  • Classical machine learning vs. deep learning
  • Conclusion

Day-2 : Convolutional Neural Networks (CNN)

Module-5

  • Introduction to CNN
  • What are CNNs?
  • Computer vision
  • CNNs in everyday life
  • Images – pixels, quantization of color & space, RGB
  • Convolution equations and physical meaning, continuous vs. discrete
  • Exercise – 1D Convolution

Module-6

  • Theoretical basis for filtering
  • Signal as sum of sinusoids
  • Frequency spectrum
  • Bandpass filters
  • Exercise – Frequency Filtering
  • 2D convolutional filters
  • Padding and stride length
  • Filter as bandpass
  • Filter as template matching
  • Exercise – Edge Detection
  • Gabor filters for localized frequency analysis
  • Exercise – Gabor Filters as Layer 1 Maps

Module-7

  • CNN architecture
  • Convolutional layers
  • Max pooling layers
  • Downsampling layers
  • Recursive data abstraction
  • Example of recursive abstraction

Module-8

  • Exercise – Basic CNN Usage
  • ImageNet dataset and the VGG-16 model
  • Visualization of feature maps
  • Visualization of feature meanings
  • Exercise – Feature Maps and Feature Meanings

Day-3 : Sequence Model

Module-9

  • What are sequence models?
  • Why sequence models?
  • Language modeling use case
  • Sequences in time vs. sequences in space

Module-10

  • RNNs
  • Recurrent architecture
  • Backpropagation through time
  • Vanishing gradients
  • GRU
  • LSTM
  • Deep RNN
  • Bidirectional RNN
  • Exercise – Unidirectional vs. Bidirectional RNN
  • Sampling sequences
  • Sequence output prediction
  • Exercise – Sequence Output Prediction
  • RNNs on simple time varying signals
  • Exercise – Basic Waveform Detection

Module-11

  • Natural Language Processing (NLP)
  • Word embeddings
  • Word vectors: word2vec
  • Word vectors: GloVe
  • Knowledge transfer and word embeddings
  • Sentiment analysis
  • Exercise – Sentiment Analysis

Module-12

  • Quantifying and removing bias
  • Exercise – Removing Bias
  • Audio data
  • Beam search
  • Attention model
  • Speech recognition
  • Trigger word Detection
  • Exercise – Speech Recognition

Recensioni

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