Kursus Pelatihan DeepSpeed untuk Deep Learning

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.

Instruksi langsung ini dalam Indonesia (online atau di tempat) ditujukan untuk peserta pemula yang ingin belajar konsep-konsep dasar dalam probabilitas, statistik, pemrograman, dan pembelajaran mesin, serta menerapkannya pada pengembangan AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti konsep-konsep dasar dalam probabilitas dan statistik, serta menerapkannya pada situasi nyata.
• Menulis dan memahami kode pemrograman prosedural, fungsional, dan berorientasi objek.
• Melaksanakan teknik pembelajaran mesin seperti klasifikasi, klasterisasi, dan jaringan saraf.
• Mengembangkan solusi AI menggunakan mesin aturan dan sistem ahli untuk pemecahan masalah.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para ahli biologi yang ingin memahami cara kerja AlphaFold dan menggunakan model AlphaFold sebagai panduan dalam studi eksperimental mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dasar AlphaFold.
• Pelajari cara kerja AlphaFold.
• Pelajari cara menafsirkan prediksi dan hasil AlphaFold.

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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau offline) ini ditujukan untuk para ilmuwan data dan statistikian tingkat menengah yang ingin mempersiapkan data, membangun model, dan menerapkan teknik pembelajaran mesin secara efektif dalam domain profesional mereka.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dan mengimplementasikan berbagai algoritma Machine Learning.
• Mempersiapkan data dan model untuk aplikasi pembelajaran mesin.
• Melakukan analisis post hoc dan memvisualisasikan hasil secara efektif.
• Menerapkan teknik pembelajaran mesin pada skenario dunia nyata berbasis sektor.

Artificial Neural Network adalah model data komputasi yang digunakan dalam pengembangan sistem Kecerdasan Buatan (AI) yang mampu melaksanakan tugas-tugas "cerdas". Jaringan Saraf Tiruan sering digunakan dalam aplikasi Machine Learning (ML), yang merupakan salah satu implementasi AI. Deep Learning adalah subset dari ML.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti dan pengembang yang ingin menggunakan Chainer untuk membangun dan melatih jaringan saraf di Python sambil membuat kode mudah di-debug.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan model jaringan saraf.
• Menentukan dan menerapkan model jaringan saraf menggunakan kode sumber yang mudah dipahami.
• Jalankan contoh dan modifikasi algoritma yang ada untuk mengoptimalkan model pelatihan pembelajaran mendalam sambil memanfaatkan GPU untuk kinerja tinggi.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memberikan pengenalan ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Topik ini meliputi aplikasi praktis dalam statistik, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, penglihatan komputer, penambangan data, dan bioinformatika.

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan metode statistik dasar ke dalam pengenalan pola.
• Menggunakan model kunci seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk analisis data.
• Menyelenggarakan teknik lanjutan untuk penyelesaian masalah kompleks.
• Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan berbagai model.

Deep Reinforcement Learning (DRL) mengkombinasikan prinsip-prinsip reinforcement learning dengan arsitektur deep learning untuk memungkinkan agen membuat keputusan melalui interaksi dengan lingkungannya. Ini menjadi dasar banyak kemajuan AI modern seperti kendaraan otonom, kontrol robotika, trading algoritmik, dan sistem rekomendasi adaptif. DRL memungkinkan agen buatan untuk belajar strategi, memoptimalkan kebijakan, dan membuat keputusan autonomi berdasarkan pembelajaran berdasarkan penghargaan melalui metode uji dan kesalahan.

Pelatihan ini, yang dikonduksi oleh instruktur (online atau langsung tatap muka), ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data dengan tingkat menengah yang ingin mempelajari dan menerapkan teknik Deep Reinforcement Learning untuk membangun agen cerdas yang mampu mengambil keputusan autonomi dalam lingkungan yang kompleks.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar teori dan prinsip-prinsip matematika Reinforcement Learning.
• Menerapkan algoritma RL utama termasuk Q-Learning, Policy Gradients, dan metode Actor-Critic.
• Membangun dan melatih agen Deep Reinforcement Learning menggunakan TensorFlow atau PyTorch.
• Menerapkan DRL pada aplikasi dunia nyata seperti permainan, robotika, dan optimisasi keputusan.
• Memperbaiki, memvisualisasikan, dan memoptimalkan kinerja pelatihan menggunakan alat modern.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi terarah.
• Latihan praktis dan penerapan praktis.
• Demonstrasi live coding dan aplikasi berbasis proyek.

Opsi Pengkustoman Pelatihan

• Untuk meminta versi kustom dari pelatihan ini (misalnya, menggunakan PyTorch bukan TensorFlow), silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang, ilmuwan data, dan praktisi AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan TensorFlow Lite untuk aplikasi Edge AI.

Dengan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar TensorFlow Lite dan perannya dalam Edge AI.
• Mengembangkan dan mengoptimalkan model AI menggunakan TensorFlow Lite.
• Menyebarkan model TensorFlow Lite pada berbagai perangkat edge.
• Menggunakan alat dan teknik untuk konversi dan optimasi model.
• Mengimplementasikan aplikasi Edge AI praktis menggunakan TensorFlow Lite.

Pelatihan ini ditujukan untuk orang-orang yang ingin mempelajari dasar-dasar jaringan saraf dan aplikasinya.

Instruksi langsung ini di Indonesia (daring atau di tempat) ditujukan kepada insinyur yang ingin menulis, memuat dan menjalankan model pembelajaran mesin pada perangkat embedded sangat kecil.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal TensorFlow Lite.
• Memuat model pembelajaran mesin ke dalam perangkat embedded untuk memungkinkannya mendeteksi suara, mengklasifikasikan gambar, dll.
• Menambahkan AI ke perangkat keras tanpa bergantung pada koneksi jaringan.