AlphaFold培训

这门课程涵盖了人工智能(在工业中简化 Machine Learning和 Deep Learning)。 它有助于确定哪种技术可以(潜在)在汽车中的多种情况下使用:从简单的自动化,图像识别到自主决策。

人工神经网络是一种计算数据模型，用于开发能够执行“智能”任务的Artificial Intelligence (AI)系统。 Neural Networks通常用于Machine Learning （ML）应用程序，它们本身就是AI的一种实现。 Deep Learning是ML的一个子集。

Caffe是一个深刻的学习框架，以表达，速度和模块化为基础。

本课程以MNIST为例，探讨了Caffe作为图像识别的深度学习框架的应用

听众

本课程适合有兴趣使用Caffe作为框架的Deep Learning研究人员和工程师。

完成本课程后，代表们将能够：

• 了解Caffe的结构和部署机制
• 执行安装/生产环境/架构任务和配置
• 评估代码质量，执行调试，监控
• 实施高级生产，如培训模型，实施图层和日志记录

本课程是Deep Learning一般概述，不会深入探讨任何特定方法。它适合想要开始使用深度学习来提高预测准确性的人。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望提高深度学习模型性能的初级到中级数据科学家和机器学习工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解分布式深度学习的原理。
• 安装和配置 DeepSpeed。
• 使用 DeepSpeed 在分布式硬件上扩展深度学习模型。
• 实施和试验 DeepSpeed 功能，以实现优化和内存效率。

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机具有学习能力而无需明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。

介绍：

深度学习正在成为未来产品设计的主要组成部分，希望将人工智能纳入其模型的核心。在未来 5 到 10 年内，深度学习开发工具、库和语言将成为每个软件开发工具包的标准组件。到目前为止Google，Sales Force，Facebook，亚马逊已经成功地使用深度学习AI来促进他们的业务。应用范围包括自动机器翻译、图像分析、视频分析、运动分析、生成有针对性的广告等等。

本课程面向那些希望将Deep Learning作为其产品或服务战略非常重要的一部分的组织。以下是深度学习课程的大纲，我们可以为组织中不同级别的员工/利益相关者定制。

目标受众：

（根据目标受众，课程材料将定制）

高管

人工智能的总体概述及其如何融入企业战略，包括关于战略规划、技术路线图和资源分配的分组会议，以确保最大价值。

项目经理

如何规划 AI 项目，包括数据收集和评估、数据清理和验证、概念验证模型的开发、与业务流程的集成以及整个组织的交付。

开发 人员

深入的技术培训，重点是神经网络和深度学习、图像和视频分析 （CNN）、声音和文本分析 （NLP），并将 AI 引入现有应用程序。

售货员

人工智能的一般概述及其如何满足客户需求，各种产品和服务的价值主张，以及如何减轻恐惧和促进人工智能的好处。

这种由讲师指导的中国现场现场培训面向希望构建和实施深度学习模型以加速收入增长并解决商业世界中的问题的业务分析师，数据科学家和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解机器学习和深度学习的核心概念。
• 通过 ML 和 DL 深入了解商业和行业的未来。
• 通过深度学习定义业务战略 和解决方案。
• 了解如何应用数据科学和深度学习来解决业务问题。
• 使用 Python、Pandas、TensorFlow、CNTK、Torch、Keras 等构建深度学习模型。

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机具有学习能力而无需明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 R是金融行业中流行的编程语言。它用于从核心交易程序到风险管理系统的金融应用程序。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何使用R实施深度学习模型，因为他们逐步创建深度学习股票价格预测模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解深度学习的基本概念
• 了解深度学习在金融领域的应用和用途
• 使用R为财务创建深度学习模型
• 使用R建立自己的深度学习股票价格预测模型

听众

• 开发商
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机具有学习能力而无需明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 Python是一种高级编程语言，以其清晰的语法和代码可读性而闻名。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何使用Python实施深度学习银行模型，同时逐步创建深度学习信用风险模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解深度学习的基本概念
• 了解深度学习在银行业务中的应用和用途
• 使用Python ， Keras和TensorFlow为银行业务创建深度学习模型
• 使用Python构建自己的深度学习信用风险模型

听众

• 开发商
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机具有学习能力而无需明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 R是金融行业中流行的编程语言。它用于从核心交易程序到风险管理系统的金融应用程序。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用R实施深度学习银行模型，因为他们逐步创建深度学习信用风险模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解深度学习的基本概念
• 了解深度学习在银行业务中的应用和用途
• 使用R为银行业务创建深度学习模型
• 使用R建立自己的深度学习信用风险模型

听众

• 开发商
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

Machine Learning 是人工智能的一个分支,在那里计算机有学习的能力,而无需明确编程。 Deep Learning是试图模仿人体大脑在决策中的作用的分区。 它与数据进行培训,以便自动解决问题。 Deep Learning为医学行业提供了巨大的机会,该行业正坐在数据黄金矿上。

在这个导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导。 最重要的 Deep Learning 工具和技术将被评估,并将进行练习,以准备参与者在他们的组织内进行自己的评估和实施 Deep Learning 解决方案。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 了解基本原则(一)
• 学习 Deep Learning 技术及其在行业中的应用
• 研究可以通过技术解决的医学问题(1)
• 研究医学案例研究(1)
• 制定一项策略,以采用最新的技术,以解决医学问题。

观众

• 管理员
• 医疗专业人士在领导角色

课程格式

• 部分讲座,部分讨论,练习和重实习

笔记

• 要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习如何使用Python实现电信深度学习模型，因为他们逐步创建了深度学习信用风险模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解深度学习的基本概念。
• 了解深度学习在电信领域的应用和用途。
• 使用 Python、Keras 和 TensorFlow 创建电信深度学习模型。
• 使用 Python 构建自己的深度学习客户流失预测模型。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望将卷积神经网络（CNN）应用于MRI扫描分析的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置必要的开发环境、软件和库以开始开发。
• 使用 CNN 等深度学习技术分析 MRI 图像。
• 通过MRI扫描分析检测潜在的健康状况，例如心脏病。
• 应用图像分割和 CNN 训练等技术来识别潜在的疾病。
• 使用影像组学鉴定疾病的基因组学。
• 构建和部署旨在进行医疗保健图像分析的深度学习应用程序 。