Neural Networks Formazione in Torino

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (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 è un corso di 4 giorni che introduce l'intelligenza artificiale e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è la possibilità di avere un giorno in più per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale al termine di questo corso. 

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano apprendere i fondamenti di Deep Reinforcement Learning durante la creazione di un agente di Deep Learning.

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

• Comprendere i concetti chiave alla base del Deep Reinforcement Learning ed essere in grado di distinguerlo dal Machine Learning.
• Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale.
• Crea un agente di deep learning.

Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, responsabili dell'innovazione, CTO, architetti software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e alle previsioni più vicine per il suo sviluppo.

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.

Questo corso tenuto da un istruttore in diretta (online o sul posto) è rivolto a partecipanti di livello principiante che desiderano imparare concetti essenziali di probabilità, statistica, programmazione e machine learning e applicarli allo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale.

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

• Capire i concetti base di probabilità e statistica ed applicarli a scenari reali.
• Scrivere e comprendere codice di programmazione procedurale, funzionale e orientato agli oggetti.
• Mettere in pratica tecniche di machine learning come la classificazione, il clustering e i neuroni artificiali.
• Sviluppare soluzioni AI utilizzando motori di regole e sistemi esperti per la risoluzione dei problemi.

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 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. 

Questa formazione guidata dal docente in Torino (online o presenza) si rivolge a scienziati dei dati e statistici di livello intermedio che desiderano preparare i dati, creare modelli e applicare efficacemente tecniche di apprendimento automatico nei loro domini professionali.

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

• Capire e implementare vari algoritmi Machine Learning.
• Preparare dati e modelli per applicazioni di apprendimento automatico.
• Eseguire analisi post hoc e visualizzare i risultati efficacemente.
• Applicare tecniche di apprendimento automatico a scenari reali, specifici dei settori.

La rete neurale artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Artificial Intelligence (AI) in grado di eseguire attività "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.

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

Tipologia: Formazione teorica con applicazioni decise in anticipo con gli studenti sulle lasagne o Keras a seconda del gruppo pedagogico

Metodo didattico: presentazione, scambi e casi di studio

L'intelligenza artificiale, dopo aver sconvolto molti campi scientifici, ha iniziato a rivoluzionare un gran numero di settori economici (industria, medicina, comunicazione, ecc.). Ciononostante, la sua presentazione nei media mainstream è spesso una fantasia, molto lontana da ciò che sono realmente i campi di Machine Learning o Deep Learning. Lo scopo di questa formazione è quello di fornire agli ingegneri che hanno già una padronanza degli strumenti informatici (inclusa una programmazione software di base) un'introduzione a Deep Learning nonché alle sue diverse aree di specializzazione e quindi alle principali architetture di rete oggi esistenti. Se durante il corso vengono richiamate le basi della matematica, si consiglia un livello di matematica di tipo BAC+2 per una maggiore comodità. È assolutamente possibile saltare l'asse matematico per mantenere solo una visione "sistemica", ma questo approccio limiterà notevolmente la comprensione dell'argomento.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Matlab per progettare, costruire e visualizzare una rete neurale convoluzionale per il riconoscimento delle immagini.

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

• Costruire un modello di apprendimento profondo
• Automatizza l'etichettatura dei dati
• Lavora con i modelli di Caffe e TensorFlow - Keras
• Addestra i dati utilizzando più GPU , il cloud o i cluster

Pubblico

• Sviluppatori
• ingegneri
• Esperti di dominio

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano conoscere l'applicabilità dell'intelligenza artificiale ai sistemi meccatronici.

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

• Ottieni una panoramica dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza computazionale.
• Comprendere i concetti delle reti neurali e i diversi metodi di apprendimento.
• Scegli approcci di intelligenza artificiale efficaci per i problemi della vita reale.
• Implementare applicazioni di intelligenza artificiale nell'ingegneria meccatronica.

La formazione è rivolta a persone che vogliono apprendere le basi delle reti neurali e le loro applicazioni.

Questa sessione di formazione in aula conterrà presentazioni ed esempi basati su computer ed esercizi di casi di studio da intraprendere con le librerie di reti neurali e profonde pertinenti

Questo corso è un'introduzione all'applicazione delle reti neurali nei problemi del mondo reale utilizzando il software del progetto R.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino, i partecipanti impareranno come sfruttare le innovazioni dei processori TPU per massimizzare le prestazioni delle proprie applicazioni di intelligenza artificiale.

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

• Addestra vari tipi di reti neurali su grandi quantità di dati.
• Usa le TPU per accelerare il processo di inferenza fino a due ordini di grandezza.
• Utilizza le TPU per elaborare applicazioni intensive come la ricerca di immagini, la visione cloud e le foto.

Questo corso inizia con la conoscenza concettuale delle reti neurali e generalmente dell'algoritmo di machine learning, deep learning (algoritmi e applicazioni).

La parte 1 (40%) di questa formazione è più focalizzata sui fondamenti, ma ti aiuterà a scegliere la giusta tecnologia: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , ecc.

La parte 2 (20%) di questa formazione introduce Theano, una libreria Python che semplifica la scrittura di modelli di apprendimento profondo.

La parte 3 (40%) della formazione sarebbe ampiamente basata su Tensorflow - API di seconda generazione della libreria software open source di Go ogle per Deep Learning . Gli esempi e le istruzioni sarebbero state fatte in TensorFlow .

Pubblico

Questo corso è destinato agli ingegneri che desiderano utilizzare TensorFlow per i loro progetti di Deep Learning

Dopo aver completato questo corso, i delegati dovranno:

• avere una buona conoscenza delle reti neurali profonde (DNN), CNN e RNN

• comprendere la struttura e i meccanismi di implementazione di TensorFlow

• essere in grado di eseguire attività di installazione / ambiente di produzione / architettura e configurazione

• essere in grado di valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio

• essere in grado di implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, creazione di grafici e registrazione