Mastering Deeplearning4j培訓

Deeplearning4j是一個為Java和Scala編寫的開源分佈式深度學習庫。 DL4J與Hadoop和Spark集成，旨在用於分佈式GPU和CPU的業務環境。

Word 2Vec是一種計算由Tomas Mikolov領導的Go ogle研究團隊引入的單詞矢量表示的方法。

聽眾

本課程面向尋求利用Deeplearning4J構建Word 2Vec模型的研究人員，工程師和開發人員。

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

Caffe是一個深刻的學習框架，以表達，速度和模塊化為基礎。

本課程以MNIST為例，探討了Caffe作為圖像識別的深度學習框架的應用

聽眾

本課程適合有興趣使用Caffe作為框架的Deep Learning研究人員和工程師。

完成本課程後，代表們將能夠：

• 了解Caffe的結構和部署機制
• 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 評估代碼質量，執行調試，監控
• 實施高級生產，如培訓模型，實施圖層和日誌記錄

本課程是Deep Learning一般概述，不會深入探討任何特定方法。它適合想要開始使用深度學習來提高預測準確性的人。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望提高深度學習模型性能的初級到中級數據科學家和機器學習工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解分散式深度學習的原理。
• 安裝和配置 DeepSpeed。
• 使用 DeepSpeed 在分散式硬體上擴展深度學習模型。
• 實施和試驗 DeepSpeed 功能，以實現優化和記憶體效率。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。

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.

這種由講師指導的台灣現場現場培訓面向希望構建和實施深度學習模型以加速收入增長並解決商業世界中的問題的業務分析師，數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器學習和深度學習的核心概念。
• 通過 ML 和 DL 深入瞭解商業和行業的未來。
• 通過深度學習定義業務戰略 和解決方案。
• 瞭解如何應用數據科學和深度學習來解決業務問題。
• 使用 Python、Pandas、TensorFlow、CNTK、Torch、Keras 等構建深度學習模型。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習模型，因為他們逐步創建深度學習股票價格預測模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在金融領域的應用和用途
• 使用R為財務創建深度學習模型
• 使用R建立自己的深度學習股票價格預測模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施深度學習銀行模型，同時逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
• 使用Python ， Keras和TensorFlow為銀行業務創建深度學習模型
• 使用Python構建自己的深度學習信用風險模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習銀行模型，因為他們逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
• 使用R為銀行業務創建深度學習模型
• 使用R建立自己的深度學習信用風險模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

Machine Learning是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。 Deep Learning是Machine Learning一個子領域，它試圖模仿人類大腦在做出決策時的運作。它經過數據培訓，可以自動提供問題解決方案。 Deep Learning為坐在數據金礦上的醫療行業提供了巨大的機會。

在以講師為主導的現場培訓中，參與者將參與一系列討論，練習和案例研究分析，以了解Deep Learning的基本原理。將評估最重要的Deep Learning工具和技術，並將開展練習，為參與者在其組織內進行Deep Learning解決方案的評估和實施做好準備。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Deep Learning的基礎知識
• 學習Deep Learning技術及其在行業中的應用
• 檢查可以通過Deep Learning技術解決的醫學問題
• 探索醫學中的Deep Learning案例研究
• 制定採用Deep Learning最新技術解決醫學問題的策略

聽眾

• 經理
• 領導角色的醫療專業人員

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。