Python and Deep Learning with OpenCV 4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。

这种由讲师指导的中国现场现场培训面向中高级数据科学家，机器学习工程师，深度学习研究人员和计算机视觉专家，他们希望扩展其在深度学习方面的知识和技能，以生成文本到图像。

在培训结束时，参与者将能够：

了解用于文本到图像生成的高级深度学习架构和技术。 实施复杂的模型和优化，实现高质量的图像合成。 优化大型数据集和复杂模型的性能和可扩展性。 调整超参数以获得更好的模型性能和泛化。 将 Stable Diffusion 与其他深度学习框架和工具集成

这种以讲师为主导的中国 现场现场培训针对的是希望了解AlphaFold工作原理并使用AlphaFold模型作为实验研究指南的生物学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 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。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望使用TensorFlow Lite在嵌入式设备上部署深度学习模型的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在嵌入式设备上安装和配置 Tensorflow Lite。
• 了解 TensorFlow Lite 的基本概念和组件。
• 将现有模型转换为 TensorFlow Lite 格式，以便在嵌入式设备上执行。
• 在小型设备和 TensorFlow Lite 的限制范围内工作，同时学习如何扩展可以运行的操作范围。
• 在运行 Linux 的嵌入式设备上部署深度学习模型。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用TensorFlow Lite开发具有深度学习功能的移动应用程序的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 TensorFlow Lite。
• 了解 TensorFlow、机器学习和深度学习背后的原理。
• 将 TensorFlow 模型加载到 Android 设备上。
• 在移动应用程序中启用深度学习和机器学习功能，例如计算机视觉和自然语言识别。

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。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望使用TensorFlow Lite开发具有深度学习功能的iOS移动应用程序的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 TensorFlow Lite。
• 了解移动设备上的 TensorFlow 和机器学习背后的原理。
• 将 TensorFlow 模型加载到 iOS 设备上。
• 运行能够检测和分类通过设备摄像头捕获的对象的 iOS 应用程序。

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）现场培训面向希望使用Horovod运行分布式深度学习训练并将其扩展为在多个GPU上并行运行的开发人员或数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始运行深度学习训练。
• 安装和配置 Horovod 以使用 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。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望加速实时机器学习应用程序并大规模部署的数据科学家。

在培训结束时，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。
• 跨 Kubernetes 集群中的多个节点扩展应用程序。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是希望使用Apache MXNet来构建和部署用于图像识别的深度学习模型的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Apache MXNet 及其组件。
• 了解MXNet的架构和数据结构。
• 使用 Apache MXNet 的低级和高级 API 高效构建神经网络。
• 构建用于图像分类的卷积神经网络。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望将深度学习模型应用于图像识别应用的技术人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Keras。
• 快速构建深度学习模型原型。
• 实现卷积网络。
• 实施循环网络。
• 在 CPU 和 GPU 上执行深度学习模型。

这种由讲师指导的中国现场现场培训面向希望使用深度学习技术构建自动驾驶汽车的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Keras 构建和训练卷积神经网络。
• 使用计算机视觉技术识别自动驾驶项目中的车道。
• 训练深度学习模型来区分交通标志。
• 模拟全自动驾驶汽车。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望使用Keras和Python开发高级深度学习神经网络和模型的软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用有监督或无监督学习方法应用深度学习。
• 开发、训练和实现并发神经网络和递归神经网络。
• 使用 Keras 和 Python 构建深度学习模型，以解决涉及图像、文本、声音等的问题。

Torch is an open source machine learning library and a scientific computing framework based on the Lua programming language. It provides a development environment for numerics, machine learning, and computer vision, with a particular emphasis on deep learning and convolutional nets. It is one of the fastest and most flexible frameworks for Machine and Deep Learning and is used by companies such as Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel, and many others.

In this instructor-led, live training, we cover the principles of Torch, its unique features, and how it can be applied in real-world applications. We step through numerous hands-on exercises all throughout, demonstrating and practicing the concepts learned.

By the end of the course, participants will have a thorough understanding of Torch's underlying features and capabilities as well as its role and contribution within the AI space compared to other frameworks and libraries. Participants will have also received the necessary practice to implement Torch in their own projects.

Format of the Course

• Overview of Machine and Deep Learning
• In-class coding and integration exercises
• Test questions sprinkled along the way to check understanding