Pattern Recognition培训

在这个由讲师指导的现场培训中，我们将介绍神经网络的原理， 并使用 OpenNN 来实现示例应用程序。

讲座和讨论加上动手练习。

模式匹配是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获图像中指定特征的存在，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或组件的指定尺寸。它不同于“ Pattern Recognition ”（它识别基于较大的相关样本集合的一般模式），因为它具体指示了我们正在寻找的东西，然后告诉我们预期的模式是否存在。

课程格式

• 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法，技术和算法，因为它适用于Machine Vision 。

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。

本课程是为经理、解决方案架构师、创新官、首席技术官、软件架构师以及任何对应用人工智能概述及其发展的最新预测感兴趣的人创建的。

本课程是为那些以前没有概率和统计经验的人创建的。

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。

这是一个为期4天的课程，介绍AI及其应用。在完成本课程后，可以选择额外一天进行AI项目。

这是一个4天的课程介绍人工智能和它的应用,使用编程语言。 有一个选项有一个额外的日子,在完成这个课程时进行人工智能项目。

本培训课程面向希望在实际应用中应用Machine Learning人员。

听众

本课程适用于对统计学有一定了解并且知道如何编写R（或Python或其他选定语言）的数据科学家和统计学家。本课程的重点是数据/模型准备，执行，事后分析和可视化的实践方面。

目的是为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供Machine Learning实际应用。

行业特定示例用于使培训与受众相关。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望使用Chainer在Python中构建和训练神经网络的研究人员和开发人员，同时使代码易于调试。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始开发神经网络模型。
• 使用易于理解的源代码定义和实现神经网络模型。
• 执行示例并修改现有算法以优化深度学习训练模型，同时利用 GPU 实现高性能。

这种由讲师指导的中国现场（现场或远程）现场培训面向希望在创建深度学习代理时学习Deep Reinforcement Learning基础知识的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Deep Reinforcement Learning 背后的关键概念，并能够将其与机器学习区分开来。
• 应用高级 Reinforcement Learning 算法来解决实际问题。
• 构建深度学习代理。

类型：理论培训与应用程序决定上游与学生在Lasagne或Keras根据教学组

教学方法：演讲，交流和案例研究

在破坏了许多科学领域之后，人工智能开始为大量经济部门（工业，医学，通信等）带来革命。尽管如此，它在大媒体中的表现往往是幻想，与Machine Learning或Deep Learning真正领域相差甚远。此培训的目的是为已经掌握计算机工具（包括软件编程基础）的工程师提供Deep Learning及其各个专业领域的介绍，从而为现有的主要网络架构提供介绍。今天。如果在课程期间召回数学基础，建议使用BAC + 2类型的数学水平以获得更多的舒适度。绝对有可能跳过数学轴只保持“系统”视觉，但这种方法将极大地限制您对该主题的理解。

在这一由讲师引导的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab来设计、构建、可视化用于图像识别的卷积神经网络。

在培训结束后，参与者将能够：

• 建立深度学习的模式
• 使数据分类自动化
• 使用Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多个GPU、云或群集训练数据

受众

• 开发人员
• 工程师
• 领域专家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望了解人工智能对机电一体化系统适用性的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 大致了解人工智能、机器学习和计算智能。
• 了解神经网络的概念和不同的学习方法。
• 针对现实生活中的问题有效地选择人工智能方法。
• 在机电一体化工程中实施 AI 应用。

该培训针对的是那些想要学习神经网络及其应用基础知识的人。