Cursos de Advanced Machine Learning with Python

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 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 é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Caffe é uma estrutura de aprendizagem profunda feita com expressão, velocidade e modularidade em mente.

Este curso explora a aplicação do Caffe como uma estrutura de aprendizagem profunda para o reconhecimento de imagens usando o MNIST como um exemplo

Público

Este curso é adequado para pesquisadores e engenheiros do Deep Learning interessados em utilizar o Caffe como um framework.

Depois de concluir este curso, os delegados poderão:

• entender a estrutura e os mecanismos de implantação do Caffe
• realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
• avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
• implementar produção avançada como modelos de treinamento, implementação de camadas e registro

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.

O Computer Network ToolKit (CNTK) é uma estrutura de aprendizagem automática de formação de RNNs de código aberto, multi-máquinas, multiGPU e altamente eficiente para voz, texto e imagens.

Público alvo

Este curso destina-se a engenheiros e arquitectos que pretendam utilizar o CNTK nos seus projectos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão da visão computacional e explorar os recursos do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados usando o Go ogle Colab.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) usando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para o desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes baseados em nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implementar modelos de visão computacional para aplicações no mundo real.
• Utilizar a aprendizagem por transferência para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
• Visualizar e interpretar os resultados dos modelos de classificação de imagens.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Go ogle Colab.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizagem profunda.
• Utilize recursos avançados de TensorFlow para aprendizado profundo.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, os participantes aprenderão a usar Python bibliotecas para PNL enquanto criam um aplicativo que processa um conjunto de imagens e gera legendas. 

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Desenhar e codificar DL para NLP usando Python bibliotecas.
• Criar Python código que lê uma coleção substancialmente enorme de imagens e gera palavras-chave.
• Criar Python Código que gera legendas a partir das palavras-chave detectadas.

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 (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.

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 pessoas técnicas que desejam aplicar o modelo de aprendizado profundo a aplicativos de reconhecimento de imagem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Keras.
• Prototipar rapidamente modelos de aprendizado profundo.
• Implementar uma rede convolucional.
• Implementar uma rede recorrente.
• Execute um modelo de aprendizado profundo em uma CPU e GPU.

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 (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.