Giới thiệu về việc sử dụng Mạng nơ-ron Khóa Học Đào Tạo

Khóa học này bao gồm các chủ đề về AI (tập trung vào Machine Learning và Deep Learning) trong ngành Automotive. Khóa học này giúp xác định công nghệ nào có thể được (tiềm năng) sử dụng trong nhiều tình huống trong ô tô: từ tự động hóa đơn giản, nhận dạng hình ảnh đến khả năng đưa ra quyết định tự động.

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà quản lý, kiến trúc sư giải pháp, giám đốc đổi mới, CTO, kiến trúc sư phần mềm và bất kỳ ai quan tâm đến tổng quan về trí tuệ nhân tạo ứng dụng và dự báo gần nhất về sự phát triển của nó.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu, mong muốn học các khái niệm cơ bản về xác suất, thống kê, lập trình và học máy, và áp dụng những điều này vào phát triển AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về xác suất và thống kê, và áp dụng chúng vào các tình huống thực tế.
• Viết và hiểu mã lập trình thủ tục, hàm và hướng đối tượng.
• Triển khai các kỹ thuật học máy như phân loại, phân cụm và mạng nơ-ron.
• Phát triển các giải pháp AI bằng cách sử dụng công cụ quy tắc và hệ thống chuyên gia để giải quyết vấn đề.

Mạng nơ-ron nhân tạo là một mô hình dữ liệu tính toán được sử dụng trong việc phát triển các hệ thống Artificial Intelligence (AI) có khả năng thực hiện các tác vụ "thông minh". Neural Networks thường được sử dụng trong các ứng dụng Machine Learning (ML), vốn là một triển khai của AI. Deep Learning là một tập hợp con của ML.

Đây là khóa học kéo dài 4 ngày giới thiệu về AI và ứng dụng của nó. Có tùy chọn tham gia thêm một ngày để thực hiện một dự án AI sau khi hoàn thành khóa học này.

Đây là một khóa học kéo dài 4 ngày giới thiệu về AI và ứng dụng của nó bằng ngôn ngữ lập trình Python. Có tùy chọn tham gia thêm một ngày để thực hiện một dự án AI sau khi hoàn thành khóa học này.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê ở trình độ trung cấp, những người muốn chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và áp dụng các kỹ thuật học máy một cách hiệu quả trong lĩnh vực chuyên môn của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu và triển khai nhiều thuật toán Machine Learning.
• Chuẩn bị dữ liệu và mô hình cho các ứng dụng học máy.
• Thực hiện phân tích hậu kiểm và trực quan hóa kết quả một cách hiệu quả.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy vào các tình huống thực tế, cụ thể theo ngành.

Mạng nơ-ron nhân tạo là một mô hình dữ liệu tính toán được sử dụng trong việc phát triển các hệ thống Artificial Intelligence (AI) có khả năng thực hiện các tác vụ "thông minh". Neural Networks thường được sử dụng trong các ứng dụng Machine Learning (ML), vốn là một triển khai của AI. Deep Learning là một tập hợp con của ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu và phát triển muốn sử dụng Chainer để xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron trong Python đồng thời giúp mã dễ dàng gỡ lỗi.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển các mô hình mạng nơ-ron.
• Định nghĩa và triển khai các mô hình mạng nơ-ron bằng mã nguồn dễ hiểu.
• Thực thi các ví dụ và sửa đổi các thuật toán hiện có để tối ưu hóa các mô hình huấn luyện học sâu trong khi tận dụng GPU để đạt hiệu suất cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
• Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.

Deep Reinforcement Learning (DRL) kết hợp các nguyên lý học củng cố với các kiến trúc học sâu để cho phép các tác nhân đưa ra quyết định thông qua tương tác với môi trường của họ. Nó là nền tảng cho nhiều tiến bộ AI hiện đại như xe tự lái, kiểm soát robot, giao dịch thuật toán và hệ thống đề xuất thích ứng. DRL cho phép một tác nhân nhân tạo học chiến lược, tối ưu hóa chính sách và đưa ra quyết định tự động dựa trên học từ thử nghiệm và sai lầm thông qua học dựa trên phần thưởng.

Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ), được thiết kế cho các lập trình viên và khoa học dữ liệu trung cấp muốn học và áp dụng các kỹ thuật Deep Reinforcement Learning để xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng đưa ra quyết định tự động trong các môi trường phức tạp.

Khi kết thúc khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý lý thuyết và các nguyên tắc toán học của Reinforcement Learning.
• Triển khai các thuật toán RL chính bao gồm Q-Learning, Policy Gradients và các phương pháp Actor-Critic.
• Xây dựng và huấn luyện các tác nhân Deep Reinforcement Learning bằng TensorFlow hoặc PyTorch.
• Áp dụng DRL vào các ứng dụng thực tế như trò chơi, robot học và tối ưu hóa quyết định.
• Xử lý, hình ảnh hóa và tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện bằng các công cụ hiện đại.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận dẫn dắt.
• Bài tập thực hành và triển khai thực tế.
• Demonstrations mã nguồn trực tiếp và các ứng dụng dựa trên dự án.

Lựa chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này (ví dụ: sử dụng PyTorch thay vì TensorFlow), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Matlab để thiết kế, xây dựng và trực quan hóa mạng nơ-ron tích chập cho nhận dạng hình ảnh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng mô hình học sâu
• Tự động gắn nhãn dữ liệu
• Làm việc với các mô hình từ Caffe và TensorFlow-Keras
• Huấn luyện dữ liệu bằng nhiều GPU, đám mây hoặc cụm

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư
• Chuyên gia trong lĩnh vực

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake with relevant neural and deep network libraries

Khóa học này là giới thiệu về việc áp dụng mạng nơron trong các vấn đề thực tế bằng phần mềm R-project.

Khóa học này bắt đầu bằng việc cung cấp cho bạn kiến thức khái niệm về mạng neuron và nói chung là thuật toán học máy, học sâu (thuật toán và ứng dụng).

Phần 1 (40%) của khóa huấn luyện tập trung vào cơ bản, nhưng sẽ giúp bạn chọn công nghệ phù hợp: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, v.v.

Phần 2 (20%) của khóa huấn luyện giới thiệu Theano - một thư viện Python giúp viết mô hình học sâu dễ dàng hơn.

Phần 3 (40%) của khóa huấn luyện sẽ tập trung vào TensorFlow - API của thư viện phần mềm nguồn mở do Google phát triển cho Học Sâu. Các ví dụ và bài thực hành đều được thực hiện bằng TensorFlow.

Đối tượng học viên

Khóa học này dành cho các kỹ sư muốn sử dụng TensorFlow trong dự án Học Sâu của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

• có hiểu biết tốt về mạng neuron sâu (DNN), CNN và RNN
• hiểu cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• có khả năng thực hiện các tác vụ cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc và cấu hình
• có thể đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• có thể triển khai các tác vụ nâng cao như huấn luyện mô hình, xây dựng đồ thị và ghi log