Corso di formazione Matlab per il 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.

Esplorare i fondamenti dell'intelligenza artificiale rivela come la tecnologia intelligente stia ridefinendo la strategia digitale, l'automazione e il processo decisionale nelle operazioni aziendali. Vengono esaminati i concetti chiave che spaziano dalla storia dell'AI, ai framework di problem solving, alla rappresentazione della conoscenza, al ragionamento in contesti incerti e ai paradigmi di machine learning, accanto alla comunicazione, alla percezione e all'azione autonoma. Guida i dirigenti e gli architetti a valutare le opportunità di trasformazione guidate dall'AI, a valutare le tendenze tecnologiche emergenti e a integrare soluzioni intelligenti pratiche per accelerare l'agilità aziendale.

Questa formazione in diretta, condotta da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolta ai biologi che desiderano comprendere il funzionamento di AlphaFold e utilizzare i modelli generati da AlphaFold come guida nei loro studi sperimentali.

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

• Comprendere i principi fondamentali di AlphaFold.
• Imparare come funziona AlphaFold.
• Imparare a interpretare le previsioni e i risultati di AlphaFold.

La Rete Neurale Artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi in grado di eseguire compiti "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzati nelle applicazioni Machine Learning (ML), che sono a loro volta un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

Intelligenza Artificiale Applicata partendo dalle basi in Python fornisce agli programmatori e agli analisti dati le tecniche fondamentali per costruire soluzioni di machine learning da zero utilizzando Python. Copre i principi chiave del supervised learning per classificazione e regressione, del unsupervised learning per clustering e rilevamento delle anomalie, e delle architetture avanzate delle reti neurali. Esamina metodi comprovati per lavorare con scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebook Jupyter per lo sviluppo pratico di IA. Aiuta i professionisti a implementare modelli ML pratici, valutare i limiti degli algoritmi e completare progetti applicativi per la risoluzione di problemi del mondo reale.

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.

Questa formazione guidata dall'instruttore (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la propria comprensione della visione artificiale ed esplorare le capacità di TensorFlow per sviluppare modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.

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

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli cloud-based scalabili ed efficienti.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

Questa formazione interattiva guidata dal formatore (online o in sede) fornisce una introduzione al campo della riconoscimento dei modelli e dell'apprendimento automatico. Si sofferma su applicazioni pratiche in statistica, informatica, elaborazione del segnale, visione artificiale, data mining e bioinformatica.

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

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei modelli.
• Utilizzare modelli chiave come reti neurali e metodi kernel per l'analisi dei dati.
• Mettere in pratica tecniche avanzate per la risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare l'accuratezza delle previsioni combinando diversi modelli.

Il Deep Reinforcement Learning (DRL) combina i principi del reinforcement learning con le architetture del deep learning per consentire agli agenti di prendere decisioni attraverso l'interazione con i loro ambienti. Sostiene molte delle attuali innovazioni dell'IA, come veicoli autonomi, controllo robotico, trading algoritmico e sistemi di raccomandazione adattivi. Il DRL consente a un agente artificiale di apprendere strategie, ottimizzare politiche e prendere decisioni autonome basate su tentativi ed errori utilizzando l'apprendimento basato sulle ricompense.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a sviluppatori e data scientists di livello intermedio che desiderano imparare e applicare tecniche di Deep Reinforcement Learning per creare agenti intelligenti capaci di prendere decisioni autonome in ambienti complessi.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le fondamenta teoriche e i principi matematici del Reinforcement Learning.
• Implementare algoritmi chiave di RL, inclusi Q-Learning, Policy Gradients e metodi Actor-Critic.
• Costruire e addestrare agenti di Deep Reinforcement Learning utilizzando TensorFlow o PyTorch.
• Applicare DRL a applicazioni reali come giochi, robotica e ottimizzazione decisionale.
• Risolvere problemi, visualizzare e ottimizzare le prestazioni di addestramento utilizzando strumenti moderni.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione guidata.
• Esercizi pratici e implementazioni pratiche.
• Dimostrazioni di codifica live e applicazioni basate su progetti.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo corso (ad esempio, utilizzando PyTorch invece di TensorFlow), contattateci per organizzare.

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) si rivolge ai sviluppatori di livello intermedio, ai data scientist e agli esperti di IA che desiderano sfruttare TensorFlow Lite per applicazioni Edge AI.

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

• Comprendere le basi di TensorFlow Lite e il suo ruolo nell'Edge AI.
• Sviluppare ed ottimizzare modelli AI utilizzando TensorFlow Lite.
• Distribuire modelli TensorFlow Lite su diversi dispositivi Edge.
• Utilizzare strumenti e tecniche per la conversione e l'ottimizzazione dei modelli.
• Implementare applicazioni pratiche di Edge AI utilizzando TensorFlow Lite.

Questa formazione in diretta, tenuta da un istruttore e disponibile in Italia (online o in sede), è destinata ai data scientist che desiderano accelerare le applicazioni di machine learning in tempo reale e distribuirle su larga scala.

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

• Installare il toolkit OpenVINO.
• Accelerare un'applicazione di visione artificiale utilizzando un FPGA.
• Eseguire diversi livelli di reti CNN sull'FPGA.
• Scalare l'applicazione su più nodi all'interno di un cluster Kubernetes.

Questa formazione in presenza, tenuta da un istruttore in Italia (online o in sede), è rivolta a sviluppatori o data scientist che desiderano utilizzare Horovod per eseguire training di deep learning distribuito e scalare l'esecuzione su più GPU in parallelo.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per avviare l'esecuzione di training di deep learning.
• Installare e configurare Horovod per addestrare modelli con TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet.
• Scalare il training di deep learning con Horovod per eseguirlo su più GPU.

Questo corso inizia fornendo una conoscenza concettuale delle reti neurali e, più in generale, degli algoritmi di apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo (algoritmi e applicazioni).

La Parte 1 (40%) di questo training si concentra sui fondamenti, ma aiuterà a scegliere la tecnologia giusta: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, ecc.

La Parte 2 (20%) di questo training introduce Theano - una libreria Python che facilita la scrittura di modelli di apprendimento profondo.

La Parte 3 (40%) del training si baserà ampiamente sull'API di Google's open source software library per l'apprendimento profondo, TensorFlow. Gli esempi e le sessioni pratiche saranno tutti realizzati in TensorFlow.

Pubblico Obiettivo

Questo corso è destinato a ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di apprendimento profondo.

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

• avere una buona comprensione delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN
• comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di TensorFlow
• essere in grado di eseguire compiti relativi all'installazione, all'ambiente di produzione, alla configurazione dell'architettura
• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug e il monitoraggio
• essere in grado di implementare produzioni avanzate come l'addestramento dei modelli, la costruzione di grafi e il logging

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano esplorare tecniche XAI all'avanguardia per modelli di deep learning, con particolare attenzione alla creazione di sistemi di intelligenza artificiale interpretabili.

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

• Comprendi le sfide della spiegabilità nel deep learning.
• Implementare tecniche XAI avanzate per le reti neurali.
• Interpreta le decisioni prese dai modelli di deep learning.
• Valuta i compromessi tra prestazioni e trasparenza.