Cursos de Optimizing AI Models for Edge Devices

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
• Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
• Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
• Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar H2O AutoML para automatizar o processo de construção e seleção do melhor algoritmo e parâmetros de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.
• Treinar e ajustar automaticamente muitos modelos de aprendizado de máquina dentro de um intervalo de tempo especificado.
• Treinar conjuntos empilhados para chegar a modelos de conjuntos altamente preditivos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina que desejam usar Auto-sklearn para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
• Construir modelos de aprendizado de máquina altamente precisos, ignorando as tarefas mais tediosas de selecionar, treinar e testar diferentes modelos.
• Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, bem como a pessoas menos técnicas que desejam usar Auto-Keras para automatizar o processo de seleção e otimização de um modelo de aprendizado de máquina.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar o processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina altamente eficientes.
• Procurar automaticamente os melhores parâmetros para modelos de aprendizagem profunda.
• Crie modelos de aprendizado de máquina altamente precisos.
• Use o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
• Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
• Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
• Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
• Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
• Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar Stable Diffusion a vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
• Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a biólogos que desejam entender como AlphaFold funciona e usar modelos AlphaFold como guias em seus estudos experimentais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios básicos de AlphaFold.
• Aprender como AlphaFold funciona.
• Aprender a interpretar as previsões e os resultados de AlphaFold.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicativos Edge AI.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel no Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando TensorFlow Lite.
• Implantar modelos TensorFlow Lite em vários dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicativos práticos de IA de borda usando o TensorFlow Lite.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a desenvolvedores que desejam usar TensorFlow Lite para implantar modelos de aprendizado profundo em dispositivos incorporados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Tensorflow Lite em um dispositivo incorporado.
• Compreender os conceitos e componentes subjacentes a TensorFlow Lite.
• Converter modelos existentes para o formato TensorFlow Lite para execução em dispositivos incorporados.
• Trabalhar dentro das limitações de dispositivos pequenos e TensorFlow Lite, enquanto aprende a expandir o escopo das operações que podem ser executadas.
• Implantar um modelo de aprendizado profundo em um dispositivo incorporado executando Linux.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a desenvolvedores que desejam usar TensorFlow Lite para desenvolver aplicativos móveis com recursos de aprendizado profundo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar TensorFlow Lite.
• Compreender os princípios por trás do TensorFlow, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Carregar modelos do TensorFlow em um dispositivo Android.
• Habilitar funcionalidades de aprendizado profundo e aprendizado de máquina, como visão computacional e reconhecimento de linguagem natural em um aplicativo móvel.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar TensorFlow Lite para desenvolver aplicativos móveis iOS com recursos de aprendizado profundo.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar TensorFlow Lite.
• Compreender os princípios por trás do TensorFlow e do aprendizado de máquina em dispositivos móveis.
• Carregar modelos do TensorFlow em um dispositivo iOS.
• Executar um aplicativo iOS capaz de detetar e classificar um objeto capturado através da câmera do dispositivo's.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam escrever, carregar e executar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos incorporados muito pequenos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar TensorFlow Lite.
• Carregar modelos de aprendizado de máquina em um dispositivo incorporado para permitir que ele detecte fala, classifique imagens, etc.
• Adicionar IA a dispositivos de hardware sem depender de conetividade de rede.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores ou cientistas de dados que desejam usar Horovod para executar treinamentos de aprendizado profundo distribuídos e escalá-lo para ser executado em vários GPU s em paralelo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a executar treinamentos de aprendizado profundo.
• Instalar e configurar Horovod para treinar modelos com TensorFlow, Keras, Py Torch e Apache MXNet.
• Escalar o treinamento de aprendizado profundo com Horovod para ser executado em vários GPU s.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam acelerar os aplicativos de aprendizado de máquina em tempo real e implantá-los em escala.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o kit de ferramentas OpenVINO.
• Acelerar uma aplicação de visão computacional usando um FPGA.
• Executar diferentes camadas CNN no FPGA.
• Escalar o aplicativo em vários nós em um cluster Kubernetes.