Deep Learning Formazione in Roma

Questo addestramento interattivo guidato dall'insegnante in Roma (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 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.

Questo corso guidato dal formatore in Roma (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere le basi delle reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per deep learning.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano specializzarsi in tecniche di deep learning all'avanguardia per NLU.

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

• Comprendi le principali differenze tra i modelli NLU e NLP.
• Applica tecniche avanzate di deep learning alle attività NLU.
• Esplora architetture profonde come trasformatori e meccanismi di attenzione.
• Sfrutta le tendenze future dell'NLU per creare sofisticati sistemi di intelligenza artificiale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 interattivo, tenuto dal formatore in Roma (online o presenza), è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano sfruttare le tecniche di intelligenza artificiale per rivoluzionare i processi di scoperta e sviluppo dei farmaci.

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

• Comprendere il ruolo dell'intelligenza artificiale nella scoperta e nel sviluppo dei farmaci.
• Applicare tecniche di apprendimento automatico per predire le proprietà molecolari ed interazioni.
• Utilizzare modelli di deep learning per lo screening virtuale e l'ottimizzazione dei lead.
• Integrare approcci guidati dall'intelligenza artificiale nel processo dei trials clinici.

Questa formazione in diretta, condotta da un istruttore in Roma (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.

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

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

• Comprendi i principi del deep learning distribuito.
• Installa e configura DeepSpeed.
• Ridimensiona 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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per varie attività in linguaggio naturale.

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

• Configura un ambiente di sviluppo che includa un LLM popolare.
• Crea un LLM di base e ottimizzalo su un set di dati personalizzato.
• Utilizza gli LLM per diverse attività in linguaggio naturale come il riassunto del testo, la risposta alle domande, la generazione di testo e altro ancora.
• Esegui il debug e valuta gli LLM utilizzando strumenti come TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Questo corso, tenuto da un istruttore e disponibile sia online che in sede, è rivolto a data scientist, ingegneri del machine learning e ricercatori di computer vision che desiderano sfruttare Stable Diffusion per generare immagini di alta qualità per una varietà di casi d'uso.

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

• Comprendere i principi di Stable Diffusion e il suo funzionamento nella generazione di immagini.
• Costruire e addestrare modelli Stable Diffusion per compiti di generazione di immagini.
• Applicare Stable Diffusion a diversi scenari di generazione di immagini, come inpainting, outpainting e traduzione da immagine a immagine.
• Ottimizzare le prestazioni e la stabilità dei modelli Stable Diffusion.

In questa formazione guidata dal docente, in Roma, i partecipanti impareranno le tecniche di machine learning più rilevanti e avanzate in Python mentre costruiscono una serie di applicazioni dimostrative che coinvolgono immagini, musica, testi e dati finanziari.

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

• Implementare algoritmi e tecniche di machine learning per risolvere problemi complessi.
• Applicare deep learning e semi-supervised learning a applicazioni che coinvolgono immagini, musica, testi e dati finanziari.
• Sfruttare al massimo le potenzialità degli algoritmi Python.
• Utilizzare librerie e pacchetti come NumPy e Theano.

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.

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.

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.

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 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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a ricercatori e sviluppatori che desiderano installare, configurare, personalizzare e utilizzare la piattaforma DeepMind Lab per sviluppare sistemi generali di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

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

• Personalizza DeepMind Lab per creare ed eseguire un ambiente adatto alle esigenze di apprendimento e formazione.
• Utilizza l'ambiente di simulazione 3D di DeepMind Lab per addestrare gli agenti di apprendimento in un punto di vista in prima persona.
• Facilita la valutazione degli agenti per sviluppare l'intelligenza in un mondo simile a un gioco 3D.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (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 questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i concetti fondamentali del machine learning e del deep learning.
• Ottieni informazioni dettagliate sul futuro del business e dell'industria con ML e DL.
• Definisci strategie e soluzioni aziendali con il deep learning.
• Scopri come applicare la scienza dei dati e il deep learning per risolvere i problemi aziendali.
• Crea modelli di deep learning utilizzando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, ecc.

Questa formazione in diretta, tenuta da un istruttore e disponibile in Roma (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.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a data scientists che desiderano utilizzare TensorFlow per analizzare dati potenzialmente fraudolenti.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare un modello di rilevamento frodi in Python e TensorFlow.
• Costruire regressioni lineari e modelli di regressione lineare per prevedere le frodi.
• Sviluppare un'applicazione AI end-to-end per l'analisi dei dati fraudolenti.

Questa formazione in presenza, tenuta da un istruttore in Roma (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.

In questo corso dal vivo e guidato da un istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare Matlab per progettare, realizzare e visualizzare una rete neurale convoluzionale (CNN) per il riconoscimento di immagini.

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

• Creare un modello di deep learning
• Automatizzare l'etichettatura dei dati
• Lavorare con modelli da Caffe e TensorFlow-Keras
• Addestrare i dati utilizzando più GPU, il cloud o cluster

Destinatari

• Sviluppatori
• Ingegneri
• Esperti di dominio

Formato del corso

• Lezioni frontali, discussioni, esercitazioni e ampia pratica hands-on

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Roma (online o in loco) è rivolto agli ingegneri del software che desiderano programmare in Python con OpenCV 4 per il deep learning.

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

• Visualizzare, caricare e classificare immagini e video utilizzando OpenCV 4.
• Implementa il deep learning in OpenCV, 4 con TensorFlow e Keras.
• Esegui modelli di deep learning e genera report di grande impatto da immagini e video.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno tecniche avanzate per Machine Learning con R durante la creazione di un'applicazione reale.

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

• Comprendere e implementare tecniche di apprendimento non supervisionato
• Applica il clustering e la classificazione per fare previsioni basate su dati reali.
• Visualizza i dati per ottenere rapidamente informazioni, prendere decisioni e perfezionare ulteriormente l'analisi.
• Migliorare le prestazioni di un modello di Machine Learning usando l'ottimizzazione degli iperparametri.
• Mettere in produzione un modello per utilizzarlo in un'applicazione più ampia.
• Applica tecniche avanzate di machine learning per rispondere a domande che coinvolgono i dati dei social network, i big data e altro ancora.

Questo training guidato dal formatore in Roma (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientists che desiderano utilizzare TensorFlow 2.x per creare predittori, classificatori, modelli generativi, reti neurali e altro ancora.

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

• Installare e configurare TensorFlow 2.x.
• Comprendere i vantaggi di TensorFlow 2.x rispetto alle versioni precedenti.
• Creare modelli di deep learning.
• Implementare un classificatore avanzato per immagini.
• Distribuire un modello di deep learning nel cloud, sui dispositivi mobili e IoT.

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