深度学习在视觉中的应用 培训

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望扩展深度学习以生成文本到图像的知识和技能的中高级数据科学家、机器学习工程师、深度学习研究人员和计算机视觉专家。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解用于文字到图像生成的高级深度学习架构和技术。
• 实施复杂模型和优化，以实现高品质的图像合成。
• 优化大型数据集和复杂模型的性能和可扩充性。
• 优化超参数以获得更好的模型性能和泛化。
• 与其他深度学习框架和工具整合 Stable Diffusion

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。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助初学者学习概率、统计、编程和机器学习的基本概念，并将其应用于人工智能开发。

在培训结束时，学员将能够：

• 理解概率和统计的基本概念，并将其应用于现实场景。
• 编写并理解程序化、函数式和面向对象的编程代码。
• 实施机器学习技术，如分类、聚类和神经网络。
• 使用规则引擎和专家系统开发人工智能解决方案，以解决问题。

这种由 中国 的讲师指导的现场培训（在线或现场） 面向希望了解 AlphaFold 工作原理并在实验研究中使用 AlphaFold 模型作为指导的生物学家。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 理解 AlphaFold 的基本原理。
• 了解 AlphaFold 的工作原理。
• 了解如何解释 AlphaFold 预测和结果。

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，这些应用程序本身就是 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，介绍人工智能及其应用。完成本课程后，可以选择额外有一天的时间来开展 AI 项目。 

这是一个为期 4 天的课程，介绍了 AI 及其使用 Python 编程语言的应用程序。完成本课程后，可以选择额外有一天的时间来开展 AI 项目。 

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 Chainer 在 Python 中构建和训练神经网路，同时使代码易于调试的研究人员和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始开发神经网路模型。
• 使用易于理解的原始程式码定义和实现神经网路模型。
• 执行范例并修改现有演算法以优化深度学习训练模型，同时利用 GPU 实现高性能。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级开发者、数据科学家和AI从业者，旨在帮助他们利用TensorFlow Lite开发Edge AI应用。

通过本培训，学员将能够：

• 理解TensorFlow Lite的基础知识及其在Edge AI中的作用。
• 使用TensorFlow Lite开发和优化AI模型。
• 在各种边缘设备上部署TensorFlow Lite模型。
• 掌握模型转换和优化的工具与技术。
• 使用TensorFlow Lite实现实际的Edge AI应用。

本课程为讲师指导的培训，可在中国（线上或线下）进行，旨在帮助数据科学家加速实时机器学习应用并大规模部署。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装OpenVINO工具包。
• 使用FPGA加速计算机视觉应用。
• 在FPGA上执行不同的CNN层。
• 在Kubernetes集群中跨多个节点扩展应用。

本课程由讲师主导，提供中国（线上或线下）培训，旨在帮助开发者或数据科学家使用Horovod运行分布式深度学习训练，并将其扩展至多个GPU并行运行。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境，开始运行深度学习训练。
• 安装和配置Horovod，使用TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet训练模型。
• 使用Horovod扩展深度学习训练，使其在多个GPU上运行。

这种由讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望将深度学习模型应用于图像识别应用的技术人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Keras。
• 快速构建深度学习模型的原型。
• 实现卷积网路。
• 实现循环网路。
• 在 CPU 和 GPU 上执行深度学习模型。

本次由讲师主导的培训（可在线或线下进行）面向数据科学家、机器学习工程师和计算机视觉研究人员，旨在帮助他们利用Stable Diffusion为各种用例生成高质量图像。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Stable Diffusion的原理及其在图像生成中的应用。
• 构建和训练Stable Diffusion模型，用于图像生成任务。
• 将Stable Diffusion应用于各种图像生成场景，如修复、扩展和图像到图像翻译。
• 优化Stable Diffusion模型的性能和稳定性。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）面向希望在非常小的嵌入式设备上编写，加载和运行机器学习模型的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装 TensorFlow Lite。
• 将机器学习模型加载到嵌入式设备上，使其能够检测语音、对图像进行分类等。
• 将 AI 添加到硬件设备，而无需依赖网络连接。