Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation培训

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望 利用 Stable Diffusion 为各种用例生成高质量图像的数据科学家、机器学习工程师和计算机视觉研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

了解 Stable Diffusion 的原理以及它如何用于图像生成。 为图像生成任务构建和训练 Stable Diffusion 个模型。 将 Stable Diffusion 应用于各种图像生成场景，例如修复、修复和图像到图像的转换。 优化 Stable Diffusion 模型的性能和稳定性。

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。

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.

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。