Pattern Recognition - Plan Szkolenia

Kurs obejmuje sztuczną inteligencję (z naciskiem na Machine Learning i głębokie uczenie) w przemyśle motoryzacyjnym. Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) wykorzystywana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, rozpoznawania obrazu po autonomiczne podejmowanie decyzji.

Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

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

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Sztuczna sieć neuronowa to obliczeniowy model danych wykorzystywany w rozwoju Artificial Intelligence (AI) systemów zdolnych do wykonywania "inteligentnych" zadań. Neural Networks są powszechnie używane w aplikacjach Machine Learning (ML), które same w sobie są jedną z implementacji sztucznej inteligencji. Deep Learning jest podzbiorem ML.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje możliwość odbycia dodatkowego dnia w celu podjęcia projektu AI po ukończeniu tego kursu.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie przy użyciu języka programowania Python. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

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

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą używać Chainer do budowania i trenowania sieci neuronowych w Python, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
• Definiować i wdrażać modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
• Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli szkoleniowych głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU w celu uzyskania wysokiej wydajności.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się podstaw Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych koncepcji stojących za Deep Reinforcement Learning i umiejętność odróżnienia go od uczenia maszynowego.
• Zastosowanie zaawansowanych algorytmów Reinforcement Learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Zbuduj agenta głębokiego uczenia.

Typ: Szkolenie teoretyczne z aplikacjami ustalonymi wcześniej ze studentami na Lasagne lub Keras w zależności od grupy dydaktycznej.

Metoda nauczania: prezentacja, dyskusja i studia przypadków

Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała wiele dziedzin nauki, a obecnie zaczyna rewolucjonizować wiele sektorów gospodarki (przemysł, medycynę, komunikację itp.). Jednak sposób, w jaki jest ona przedstawiana w mediach głównego nurtu, jest często fantazją, daleką od realiów domen Machine Learning i Deep Learning. Celem tego kursu jest zapewnienie inżynierom, którzy już opanowali narzędzia informatyczne (w tym podstawową wiedzę na temat programowania oprogramowania), wprowadzenia do Deep Learning i jego różnych specjalistycznych obszarów, a tym samym do głównych istniejących obecnie architektur sieciowych. Chociaż podstawy matematyczne są przywoływane podczas kursu, poziom matematyki taki jak BAC + 2 jest zalecany dla większego komfortu. Całkowicie możliwe jest pominięcie matematyki w celu zachowania jedynie wizji "systemów", ale takie podejście znacznie ograniczy zrozumienie tematu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą dowiedzieć się o zastosowaniu sztucznej inteligencji w systemach mechatronicznych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Uzyskać przegląd sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej.
• Zrozumieć koncepcje sieci neuronowych i różnych metod uczenia się.
• Skutecznie wybierać metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Wdrożyć aplikacje sztucznej inteligencji w inżynierii mechatronicznej.

Szkolenie skierowane jest do osób, które chcą poznać podstawy sieci neuronowych i ich zastosowań.

Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku do wykonania z odpowiednimi bibliotekami sieci neuronowych i sieci głębokich

Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.