Corso di formazione Matlab for Deep Learning

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello intermedio e avanzato, ingegneri di machine learning, ricercatori di deep learning ed esperti di visione artificiale che desiderano ampliare le proprie conoscenze e competenze nell'apprendimento profondo per la generazione di testo in immagine.

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

• Comprendi le architetture e le tecniche avanzate di deep learning per la generazione di testo in immagine.
• Implementa modelli complessi e ottimizzazioni per la 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.
• Integrare Stable Diffusion con altri framework e strumenti di deep learning

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai biologi che desiderano capire come funziona AlphaFold e utilizzare i modelli AlphaFold come guide nei loro studi sperimentali.

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

• Comprendere i principi di base di AlphaFold.
• Scopri come funziona AlphaFold.
• Scopri come interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.

Questo è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

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 di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori e sviluppatori che desiderano utilizzare Chainer per costruire e addestrare reti neurali in Python rendendo il codice facile da debuggare.

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

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare modelli di reti neurali.
• Definisci e implementa modelli di reti neurali utilizzando un codice sorgente comprensibile.
• Esegui esempi e modifica gli algoritmi esistenti per ottimizzare i modelli di addestramento del deep learning sfruttando GPU per ottenere prestazioni elevate.

Computer Network ToolKit (CNTK) è il framework di apprendimento automatico per l'addestramento RNN Open Source, Multi-machine, Multi-GPU di Microsoft per l'addestramento di voce, testo e immagini.

Pubblico

Questo corso è rivolto a ingegneri e architetti che mirano a utilizzare CNTK nei loro progetti.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la loro comprensione della visione artificiale ed esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di sofisticati modelli di visione utilizzando Google Colab.

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

• Costruisci e addestra reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfrutta Google Colab per uno sviluppo di modelli basato su cloud scalabile ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per le attività di visione artificiale.
• Distribuisci modelli di visione artificiale per applicazioni reali.
• Utilizza il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizza e interpreta i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configura e naviga Google Colab per i progetti di deep learning.
• Comprendere i fondamenti delle reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestra e valuta i modelli di deep learning.
• Utilizza le funzionalità avanzate di TensorFlow per il deep learning.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno a utilizzare Python librerie per la PNL mentre creano un'applicazione che elabora un set di immagini e genera didascalie. 

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

• Progettare e codificare DL per NLP utilizzando le librerie Python. 
• Creare Python codice che legga una raccolta sostanzialmente enorme di immagini e generi parole chiave.
• Creare Python Codice che generi didascalie dalle parole chiave rilevate.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio, data scientist e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per le applicazioni di intelligenza artificiale edge.

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

• Comprendere i fondamenti di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppa e ottimizza i modelli di intelligenza artificiale utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuisci TensorFlow modelli Lite su vari dispositivi edge.
• Utilizza strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementa pratiche applicazioni Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano accelerare le applicazioni di machine learning in tempo reale e implementarle su larga scala.

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

• Installare il toolkit OpenVINO.
• Accelera un'applicazione di visione artificiale utilizzando un FPGA.
• Esegui diversi livelli CNN sull'FPGA.
• Ridimensionare l'applicazione su più nodi in un cluster Kubernetes.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori o data scientist che desiderano utilizzare Horovod per eseguire corsi di formazione distribuiti di deep learning e scalarli per l'esecuzione su più GPU in parallelo.

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

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a eseguire corsi di formazione sul deep learning.
• Installare e configurare Horovod per addestrare i modelli con TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet.
• Scala l'addestramento di deep learning con Horovod per l'esecuzione su più GPU.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a persone tecniche che desiderano applicare il modello di deep learning alle applicazioni di riconoscimento delle immagini.

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

• Installare e configurare Keras.
• Prototipa rapidamente i modelli di deep learning.
• Implementare una rete convoluzionale.
• Implementare una rete ricorrente.
• Esegui un modello di deep learning sia su una CPU che su GPU.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a data scientist, ingegneri di machine learning e ricercatori di visione artificiale che desiderano sfruttare Stable Diffusion per generare immagini di alta qualità per una varietà di casi d'uso.

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

• Comprendi i principi di Stable Diffusion e come funziona per la generazione di immagini.
• Compilare e addestrare Stable Diffusion modelli per le attività di generazione di immagini.
• Applicare Stable Diffusion a vari scenari di generazione di immagini, ad esempio inpainting, outpainting e conversione da immagine a immagine.
• Ottimizza le prestazioni e la stabilità dei modelli Stable Diffusion.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano scrivere, caricare ed eseguire modelli di machine learning su dispositivi embedded di dimensioni molto ridotte.

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

• Installare TensorFlow Lite.
• Caricare modelli di machine learning su un dispositivo incorporato per consentirgli di rilevare il parlato, classificare le immagini e così via.
• Aggiungi l'intelligenza artificiale ai dispositivi hardware senza fare affidamento sulla connettività di rete.