Advanced Machine Learning with Python Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, nhà nghiên cứu học sâu và chuyên gia thị giác máy tính trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng của họ về học sâu để tạo ảnh từ văn bản.

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

• Hiểu các kiến trúc và kỹ thuật học sâu nâng cao để tạo ảnh từ văn bản.
• Triển khai các mô hình và tối ưu hóa phức tạp để tổng hợp hình ảnh chất lượng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp.
• Điều chỉnh các siêu tham số để cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình.
• Tích hợp Stable Diffusion với các khung và công cụ học sâu khác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà sinh học muốn hiểu cách AlphaFold hoạt động và sử dụng các mô hình AlphaFold làm hướng dẫn trong các nghiên cứu thực nghiệm của họ.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AlphaFold.
• Tìm hiểu cách AlphaFold hoạt động.
• Tìm hiểu cách diễn giải các dự đoán và kết quả của AlphaFold.

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.

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 học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
• Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
• Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (tại Việt Nam) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
• Hiểu rõ cơ bản về mạng thần kinh.
• Triển khai mô hình học sâu bằng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá mô hình học sâu.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học cách sử dụng các thư viện Python cho NLP khi họ tạo một ứng dụng xử lý một tập hợp hình ảnh và tạo chú thích.

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

• Thiết kế và viết mã DL cho NLP bằng cách sử dụng các thư viện Python.
• Tạo mã Python đọc một bộ sưu tập hình ảnh khổng lồ và tạo từ khóa.
• Tạo mã Python tạo chú thích từ các từ khóa được phát hiện.

Đối tượng

Khóa học này phù hợp với các nhà nghiên cứu và kỹ sư quan tâm đến việc sử dụng các công cụ hiện có (chủ yếu là mã nguồn mở) để phân tích hình ảnh máy tính.

Khóa học này cung cấp các ví dụ thực tế.

Khóa học được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng TensorFlow Lite cho ứng dụng Edge AI.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow Lite và vai trò của nó trong Edge AI.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI bằng TensorFlow Lite.
• Triển khai các mô hình TensorFlow Lite trên nhiều thiết bị cạnh.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình.
• Thực hiện các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu mong muốn tăng tốc các ứng dụng học máy thời gian thực và triển khai chúng ở quy mô lớn.

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

• Cài đặt bộ công cụ OpenVINO.
• Tăng tốc ứng dụng thị giác máy tính bằng FPGA.
• Thực thi các lớp CNN khác nhau trên FPGA.
• Mở rộng ứng dụng trên nhiều nút trong một cụm Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng TensorFlow để phân tích dữ liệu gian lận tiềm ẩn.

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

• Tạo một mô hình phát hiện gian lận trong Python và TensorFlow.
• Xây dựng các hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán gian lận.
• Phát triển một ứng dụng AI hoàn chỉnh để phân tích dữ liệu gian lận.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển hoặc nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng Horovod để chạy các buổi huấn luyện học sâu phân tán và mở rộng quy mô để chạy song song trên nhiều GPU.

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

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu chạy các buổi huấn luyện học sâu.
• Cài đặt và cấu hình Horovod để huấn luyện mô hình với TensorFlow, Keras, PyTorch và Apache MXNet.
• Mở rộng quy mô huấn luyện học sâu với Horovod để chạy trên nhiều GPU.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có chuyên môn kỹ thuật muốn áp dụng mô hình học sâu vào các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.

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

• Cài đặt và cấu hình Keras.
• Nhanh chóng tạo mẫu các mô hình học sâu.
• Triển khai mạng tích chập.
• Triển khai mạng hồi quy.
• Thực thi mô hình học sâu trên cả CPU và GPU.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu thị giác máy tính mong muốn tận dụng Stable Diffusion để tạo ra các hình ảnh chất lượng cao cho nhiều trường hợp sử dụng.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nguyên tắc của Stable Diffusion và cách nó hoạt động trong việc tạo hình ảnh.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình Stable Diffusion cho các nhiệm vụ tạo hình ảnh.
• Áp dụng Stable Diffusion vào nhiều kịch bản tạo hình ảnh, như vá ảnh, mở rộng ảnh và dịch chuyển hình ảnh từ hình ảnh khác.
• Tối ưu hóa hiệu suất và độ ổn định của các mô hình Stable Diffusion.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các kỹ sư muốn viết, tải và chạy các mô hình học máy trên các thiết bị nhúng rất nhỏ.

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

• Cài đặt TensorFlow Lite.
• Tải các mô hình học máy lên thiết bị nhúng để cho phép nó phát hiện giọng nói, phân loại hình ảnh, v.v.
• Thêm AI vào các thiết bị phần cứng mà không cần dựa vào kết nối mạng.