Deep Learning Neural Networks with Chainer Training Course

Kursus ini mencakup AI (emphasizing Machine Learning dan Deep Learning) di Automotive Industri. Ini membantu menentukan teknologi apa yang dapat (potensial) digunakan dalam situasi berbilang dalam sebuah mobil: dari otomatisasi sederhana, pengenalan gambar hingga pengambilan keputusan otomatis.

Kursus ini telah diciptakan untuk manajer, arsitek solusi, pejabat inovasi, CTO, arsitek perangkat lunak dan siapa saja yang tertarik dengan gambaran keseluruhan kecerdasan buatan yang diterapkan dan ramalan terdekat untuk pengembangan.

This instructor-led, live training in Indonesia (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.

Jaringan Syaraf Tiruan adalah model data komputasi yang digunakan dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) yang mampu melakukan tugas-tugas "cerdas". Neural Networks umumnya digunakan dalam aplikasi Machine Learning (ML), yang merupakan salah satu implementasi AI. Deep Learning adalah bagian dari ML.

Ini adalah kursus 4 hari yang memperkenalkan AI dan penerapannya. Ada opsi untuk memiliki satu hari tambahan untuk melaksanakan proyek AI setelah menyelesaikan kursus ini.

Ini adalah kursus 4 hari yang memperkenalkan AI dan aplikasinya menggunakan bahasa pemrograman Python. Ada opsi untuk memiliki satu hari tambahan untuk melaksanakan proyek AI setelah menyelesaikan kursus ini.

This instructor-led, live training in Indonesia (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.

Artificial Neural Network is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. Deep Learning is a subset of ML.

This instructor-led, live training in Indonesia (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.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

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

• Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
• Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
• Build a Deep Learning Agent.

Jenis: Pelatihan teoretis dengan penerapan yang diputuskan sebelumnya dengan siswa tentang Lasagna atau Keras sesuai dengan kelompok pendidikan

Metode pengajaran: presentasi, diskusi dan studi kasus

Kecerdasan buatan, setelah mendisrupsi banyak bidang ilmu pengetahuan, telah mulai merevolusi sejumlah besar sektor ekonomi (industri, kedokteran, komunikasi, dll.). Namun penyajiannya di media arus utama seringkali hanya sekedar khayalan, sangat jauh dari domain Machine Learning atau Deep Learning sebenarnya. Tujuan dari pelatihan ini adalah untuk membekali para insinyur yang telah menguasai alat-alat TI (termasuk pemrograman perangkat lunak dasar) dengan pengenalan Deep Learning serta berbagai bidang spesialisasi dan arsitektur jaringan utama yang ada saat ini. Jika dasar-dasar matematika tercakup selama kursus, tingkat matematika BAC+2 direkomendasikan untuk kenyamanan yang lebih baik. Sangat mungkin untuk mengabaikan sumbu matematika dan hanya mempertahankan visi “sistem”, namun pendekatan ini akan sangat membatasi pemahaman Anda tentang subjek tersebut.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to design, build, and visualize a convolutional neural network for image recognition.

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

• Build a deep learning model
• Automate data labeling
• Work with models from Caffe and TensorFlow-Keras
• Train data using multiple GPUs, the cloud, or clusters

Audience

• Developers
• Engineers
• Domain experts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan bagi para insinyur yang ingin belajar tentang penerapan kecerdasan buatan pada sistem mekatronik.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Dapatkan gambaran umum tentang kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan kecerdasan komputasi.
• Memahami konsep jaringan saraf dan metode pembelajaran yang berbeda.
• Pilih pendekatan kecerdasan buatan yang efektif untuk masalah kehidupan nyata.
• Menerapkan aplikasi AI dalam teknik mekatronika.

The training is aimed at people who want to learn the basics of neural networks and their applications.

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