Cursos de Distributed Deep Learning with Horovod

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Rede Neural Artificial é um modelo computacional de dados utilizado no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Redes neurais são comumente usadas em aplicações de Aprendizado de Máquina (ML), que são elas mesmas uma implementação de IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Neural Networks são comumente usadas em aplicações de Machine Learning (ML), que são elas mesmas uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Caffe é uma framework de deep learning construída com os modelos de expressão, velocidade e modularidade em mente. Este curso explora a aplicação do Caffe como uma framework para o reconhecimento de imagem.
Depois de completar o curso os participantes poderão:
- Entender a estrutura do Caffe e os mecanismos de despacho
- Monitorar a qualidade do código, debugging etc...

Este curso é uma visão geral do Deep Learning sem aprofundar em nenhum método específico. É adequado para pessoas que querem começar a usar o Aprendizado Profundo para melhorar sua precisão de previsão.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível iniciante a intermediário e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam melhorar o desempenho de seus modelos de aprendizado profundo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os princípios da aprendizagem profunda distribuída.
• Instalar e configurar o DeepSpeed.
• Modelos de aprendizado profundo em escala em hardware distribuído usando DeepSpeed.
• Implementar e experimentar os recursos do DeepSpeed para otimização e eficiência de memória.

Este curso visa proporcionar todas as ferramentas e explicitar todos os apectos necessários para que os participantes possam adquirir conhecimetos únicos e funcionais acerca do Deep learning avançado, com o objetivo de que possam aplicar-lo em seu uso cotidiano.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam criar e implementar modelos de aprendizado profundo para acelerar o crescimento da receita e resolver problemas no mundo dos negócios.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Obter insights sobre o futuro dos negócios e da indústria com ML e DL.
• Definir estratégias de negócios e soluções com aprendizado profundo.
• Aprenda como aplicar a ciência de dados e o aprendizado profundo na solução de problemas de negócios.
• Construir modelos de aprendizagem profunda usando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o R enquanto avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda em finanças
• Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para finanças
• Construa seu próprio modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda usando R

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua clara sintaxe e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para serviços bancários usando o Python medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda as aplicações e usos do aprendizado profundo no setor bancário
• Use Python , Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para bancos
• Crie seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizado profundo usando Python

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando o R, à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário
• Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos
• Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando R

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua clara sintaxe e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o Python medida que avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda as aplicações e usos do aprendizado profundo em finanças
• Use Python , Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para finanças
• Crie seu próprio modelo de previsão de preço das ações de aprendizado profundo usando Python

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Machine Learning é uma rama da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem ser explicitamente programados. Deep Learning é um subcampo de Machine Learning que tenta imitar os trabalhos do cérebro humano na tomada de decisões. É treinado com dados para fornecer automaticamente soluções para problemas. Deep Learning fornece inúmeras oportunidades para a indústria médica que está sentada em uma mina de ouro de dados.

Neste treinamento guiado por instrutores, os participantes participarão de uma série de discussões, exercícios e análise de caso para entender os fundamentos de Deep Learning. As ferramentas e técnicas mais importantes serão avaliadas e os exercícios serão realizados para preparar os participantes para realizar a sua própria avaliação e implementação de Deep Learning soluções dentro de suas organizações.

No final do curso, os participantes poderão:

• Conheça os fundamentos do Deep Learning
• Aprenda Deep Learning técnicas e suas aplicações na indústria
• Examinar problemas na medicina que podem ser resolvidos por Deep Learning tecnologias
• Explore Deep Learning estudos de caso em medicina
• Formular uma estratégia para a adoção das mais recentes tecnologias em Deep Learning para a resolução de problemas na medicina

Auditoria

• Gestores
• Médicos em funções de liderança

Formato do curso

• Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática pesada

Notícia

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em < loc & gt;, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizado profundo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda.
• Aprenda as aplicações e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
• Use Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
• Construir seu próprio modelo de previsão de churn de clientes de aprendizado profundo usando Python.