Corso di formazione Practical Quantum Computing

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'informatica quantistica e Q# mentre passano attraverso lo sviluppo di semplici programmi quantistici.

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

• Installare e configurare Quantum Development Kit di Microsoft.
• Comprendere i concetti alla base dell'informatica quantistica.
• Compilare, testare, eseguire e risolvere i problemi di un programma quantistico usando Q#, Visual Studio e un simulatore di calcolo quantistico locale.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'informatica quantistica mentre avanzano nello sviluppo di algoritmi destinati ai computer quantistici.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare circuiti quantistici.
• Controllare il comportamento del gate utilizzando la controparte nativa del gate.
• Migliora le imprecisioni del quibit usando Cirq.
• Scrivere ed eseguire un circuito quantistico da eseguire su un simulatore di computer quantistico basato su NISQ.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano imparare e costruire la propria carriera nella scienza dei dati utilizzando Kaggle.

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

• Scopri di più sulla scienza dei dati e sull'apprendimento automatico.
• Esplora l'analisi dei dati.
• Scopri di più su Kaggle e su come funziona.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per costruire e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi dei dati più rapida.

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

• Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
• Comprendi le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
• Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
• Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
• Implementare l'intera Pandas API e le funzioni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare RAPIDS per creare pipeline di dati, flussi di lavoro e visualizzazioni accelerati da GPU, applicando algoritmi di apprendimento automatico, come XGBoost, cuML, ecc.

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

• Impostare l'ambiente di sviluppo necessario per costruire modelli di dati con NVIDIA RAPIDS.
• Comprendere le caratteristiche, i componenti e i vantaggi di RAPIDS.
• Sfrutta le GPU per accelerare le pipeline di dati e analisi end-to-end.
• Implementa la preparazione dei dati accelerata da GPU e l'ETL con cuDF e Apache Arrow.
• Scopri come eseguire attività di machine learning con gli algoritmi XGBoost e cuML.
• Crea visualizzazioni di dati ed esegui analisi grafiche con cuXfilter e cuGraph.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare l'ecosistema Anaconda per acquisire, gestire e distribuire pacchetti e flussi di lavoro di analisi dei dati in un'unica piattaforma.

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

• Installare e configurare i componenti e le librerie Anaconda.
• Comprendi i concetti fondamentali, le caratteristiche e i vantaggi di Anaconda.
• Gestisci pacchetti, ambienti e canali utilizzando Anaconda Navigator.
• Usare i pacchetti Conda, R e Python per l'analisi scientifica dei dati e l'apprendimento automatico.
• Impara alcuni casi d'uso pratici e tecniche per la gestione di più ambienti di dati.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai professionisti dell'apprendimento automatico che desiderano utilizzare Auto-sklearn per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di apprendimento automatico.

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

• Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning ad alta efficienza.
• Crea modelli di machine learning estremamente accurati evitando le attività più noiose di selezione, addestramento e test di modelli diversi.
• Sfrutta la potenza del machine learning per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist e alle persone meno tecniche che desiderano utilizzare Auto-Keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di machine learning.

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

• Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning ad alta efficienza.
• Cerca automaticamente i parametri migliori per i modelli di deep learning.
• Crea modelli di machine learning estremamente accurati.
• Sfrutta la potenza del machine learning per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a data scientist, ingegneri di apprendimento automatico 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 questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere i principi di Stable Diffusion e come funziona per la generazione di immagini. Compilare ed eseguire il training di 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.

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

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

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

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare TensorFlow Lite per distribuire modelli di deep learning su dispositivi embedded.

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

• Installa e configura Tensorflow Lite su un dispositivo incorporato.
• Comprendere i concetti e le componenti sottostanti TensorFlow Lite.
• Converti i modelli esistenti in formato TensorFlow Lite per l'esecuzione su dispositivi incorporati.
• Lavorare entro i limiti di piccoli dispositivi e TensorFlow Lite, imparando a espandere l'ambito delle operazioni che possono essere eseguite.
• Distribuisci un modello di deep learning su un dispositivo embedded che esegue Linux.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare TensorFlow Lite per sviluppare applicazioni mobili con funzionalità di deep learning.

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

• Installare e configurare TensorFlow Lite.
• Comprendi i principi alla base di TensorFlow, dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo.
• Carica i modelli TensorFlow su un dispositivo Android.
• Abilita funzionalità di deep learning e machine learning, come la visione artificiale e il riconoscimento del linguaggio naturale, in un'applicazione mobile.

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.