Introduction to the Use of Neural Networks 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。

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。

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

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。 

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

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。

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

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，应用事先由学生决定，在烤宽面条或Keras上，取决于教学组

教学方法：演讲、交流和案例研究

人工智能在颠覆了许多科学领域之后，已经开始彻底改变许多经济部门（工业、医学、通信等）。然而，它在主流媒体上的呈现往往是一种幻想，与Machine Learning或Deep Learning领域的真实情况相去甚远。本培训的目的是为已经掌握计算机工具（包括基本软件编程）的工程师介绍 Deep Learning 及其不同的专业领域，从而介绍当今存在的主要网络架构。如果在课程中回忆起数学的基础知识，建议学习 BAC+2 类型的数学水平，以获得更舒适的体验。跳过数学轴，只保持“系统”的视野是绝对可能的，但这种方法会极大地限制你对主题的理解。

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培训（现场或远程）针对希望了解人工智能对机电一体化系统的适用性的工程师。

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。
• 有效地选择人工智能方法来解决现实生活中的问题。
• 在机电一体化工程中实施 AI 应用。