Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO培訓

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

Caffe是一個深刻的學習框架，以表達，速度和模塊化為基礎。

本課程以MNIST為例，探討了Caffe作為圖像識別的深度學習框架的應用

聽眾

本課程適合有興趣使用Caffe作為框架的Deep Learning研究人員和工程師。

完成本課程後，代表們將能夠：

• 了解Caffe的結構和部署機制
• 執行安裝/生產環境/架構任務和配置
• 評估代碼質量，執行調試，監控
• 實施高級生產，如培訓模型，實施圖層和日誌記錄

本課程是Deep Learning一般概述，不會深入探討任何特定方法。它適合想要開始使用深度學習來提高預測準確性的人。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望提高深度學習模型性能的初級到中級數據科學家和機器學習工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解分散式深度學習的原理。
• 安裝和配置 DeepSpeed。
• 使用 DeepSpeed 在分散式硬體上擴展深度學習模型。
• 實施和試驗 DeepSpeed 功能，以實現優化和記憶體效率。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。

介紹：

深度學習正在成為未來產品設計的主要組成部分，希望將人工智慧納入其模型的核心。在未來 5 到 10 年內，深度學習開發工具、庫和語言將成為每個軟體開發工具包的標準元件。到目前為止Google，Sales Force，Facebook，亞馬遜已經成功地使用深度學習AI來促進他們的業務。應用範圍包括自動機器翻譯、圖像分析、視頻分析、運動分析、生成有針對性的廣告等等。

本課程面向那些希望將Deep Learning作為其產品或服務戰略非常重要的一部分的組織。以下是深度學習課程的大綱，我們可以為組織中不同級別的員工/利益相關者定製。

目標受眾：

（根據目標受眾，課程材料將定製）

高管

人工智慧的總體概述及其如何融入企業戰略，包括關於戰略規劃、技術路線圖和資源分配的分組會議，以確保最大價值。

項目經理

如何規劃 AI 專案，包括數據收集和評估、數據清理和驗證、概念驗證模型的開發、與業務流程的集成以及整個組織的交付。

開發人員

深入的技術培訓，重點是神經網路和深度學習、圖像和視頻分析 （CNN）、聲音和文本分析 （NLP），並將 AI 引入現有應用程式。

售貨員

人工智慧的一般概述及其如何滿足客戶需求，各種產品和服務的價值主張，以及如何減輕恐懼和促進人工智慧的好處。

這種由講師指導的澳門現場現場培訓面向希望構建和實施深度學習模型以加速收入增長並解決商業世界中的問題的業務分析師，數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器學習和深度學習的核心概念。
• 通過 ML 和 DL 深入瞭解商業和行業的未來。
• 通過深度學習定義業務戰略 和解決方案。
• 瞭解如何應用數據科學和深度學習來解決業務問題。
• 使用 Python、Pandas、TensorFlow、CNTK、Torch、Keras 等構建深度學習模型。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習模型，因為他們逐步創建深度學習股票價格預測模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在金融領域的應用和用途
• 使用R為財務創建深度學習模型
• 使用R建立自己的深度學習股票價格預測模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施深度學習銀行模型，同時逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
• 使用Python ， Keras和TensorFlow為銀行業務創建深度學習模型
• 使用Python構建自己的深度學習信用風險模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習銀行模型，因為他們逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
• 使用R為銀行業務創建深度學習模型
• 使用R建立自己的深度學習信用風險模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

Machine Learning是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。 Deep Learning是Machine Learning一個子領域，它試圖模仿人類大腦在做出決策時的運作。它經過數據培訓，可以自動提供問題解決方案。 Deep Learning為坐在數據金礦上的醫療行業提供了巨大的機會。

在以講師為主導的現場培訓中，參與者將參與一系列討論，練習和案例研究分析，以了解Deep Learning的基本原理。將評估最重要的Deep Learning工具和技術，並將開展練習，為參與者在其組織內進行Deep Learning解決方案的評估和實施做好準備。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Deep Learning的基礎知識
• 學習Deep Learning技術及其在行業中的應用
• 檢查可以通過Deep Learning技術解決的醫學問題
• 探索醫學中的Deep Learning案例研究
• 制定採用Deep Learning最新技術解決醫學問題的策略

聽眾

• 經理
• 領導角色的醫療專業人員

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed.

Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readability.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for telecom using Python as they step through the creation of a deep learning credit risk model.

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

• Understand the fundamental concepts of deep learning.
• Learn the applications and uses of deep learning in telecom.
• Use Python, Keras, and TensorFlow to create deep learning models for telecom.
• Build their own deep learning customer churn prediction model using Python.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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