Matlab：用于深度学习 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。

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。

本次由讲师指导的线下或线上培训面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在Google Colab上开发复杂视觉模型能力的高级专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 为计算机视觉任务实施图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和开发人员理解并应用深度学习技术，使用Google Colab环境。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab，用于深度学习项目。
• 理解神经网络的基本原理。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练和评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习使用Python 库进行NLP，因为他们创建了一个处理 一组图片并生成标题的应用程序。 

在培训结束时，参与者将能够：

•  使用 Python 库为 NLP 设计和编写 DL。
• 创建 Python 代码，读取大量图片并生成关键字。
• 创建 Python 代码，用于 从检测到的关键字生成标题。

受众

本课程适合对利用现有工具（主要为开源工具）进行计算机图像分析的深度学习研究人员和工程师。

本课程提供实际案例。

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。

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TensorFlow分析潜在欺诈数据的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在Python和TensorFlow中创建欺诈检测模型。
• 建立线性回归和线性回归模型来预测欺诈。
• 开发一个端到端的人工智慧应用程序来分析欺诈数据。

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。