Neural Networks Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi teknik XAI tercanggih untuk model pembelajaran mendalam, dengan fokus pada pembangunan sistem AI yang dapat ditafsirkan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan keterjelasan dalam pembelajaran mendalam.
• Menerapkan teknik XAI tingkat lanjut untuk jaringan saraf.
• Menafsirkan keputusan yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam.
• Mengevaluasi keseimbangan antara kinerja dan transparansi.

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 (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin mempelajari dasar-dasar Deep Reinforcement Learning saat mereka melewati proses pembuatan Agen Deep Learning.

Dengan mengakhiri pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti konsep kunci di balik Deep Reinforcement Learning dan mampu membedakannya dari Machine Learning.
• Menerapkan algoritma canggih Reinforcement Learning untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.
• Membuat Agen Deep Learning.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Dalam pelatihan langsung ini yang dipimpin instruktur, peserta akan mempelajari cara menggunakan Matlab untuk merancang, membangun, dan memvisualisasikan jaringan saraf konvolusi untuk pengenalan gambar.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun model pembelajaran mendalam
• Mengautomasi penandaan data
• Bekerja dengan model dari Caffe dan TensorFlow-Keras
• Melatih data menggunakan beberapa GPU, awan, atau kluster

Penonton

• Pengembang
• Insinyur
• Ahli bidang

Format kursus

• Sekilas kuliah, sekilas diskusi, latihan, dan banyak latihan langsung

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.

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

Sesi pelatihan ini berbasiskan kelas akan mengandung presentasi dan contoh komputer serta latihan kasus yang harus dilakukan dengan pustaka jaringan neural dan deep learning yang relevan

Kursus ini merupakan pengenalan tentang penerapan jaringan saraf dalam masalah dunia nyata menggunakan perangkat lunak R-project.

Dalam pelatihan yang dipandu oleh instruktur ini di Indonesia, peserta akan belajar bagaimana memanfaatkan inovasi dalam prosesor TPU untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi AI mereka sendiri.

Pada akhir pelatihan, peserta akan mampu:

• Melatih berbagai jenis jaringan saraf pada jumlah data yang besar.
• Menggunakan TPU untuk mempercepat proses inferensi hingga dua magnitudo lebih cepat.
• Memanfaatkan TPU untuk mengolah aplikasi intensif seperti pencarian gambar, penglihatan awan, dan foto.

Kursus ini memulai dengan memberikan pengetahuan konsep mengenai jaringan sarang dan secara umum mengenai algoritma pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam (algoritma dan aplikasinya).

Bagian-1 (40%) dari pelatihan ini lebih berfokus pada dasar-dasar, tetapi akan membantu Anda memilih teknologi yang tepat: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, dll.

Bagian-2 (20%) dari pelatihan ini memperkenalkan Theano - sebuah perpustakaan Python yang membuat penulisan model pembelajaran mendalam menjadi lebih mudah.

Bagian-3 (40%) dari pelatihan ini akan secara ekstensif menggunakan Tensorflow - API Generasi Kedua dari pustaka perangkat lunak terbuka Google untuk Pembelajaran Mendalam. Contoh dan praktik tangan akan dibuat seluruhnya menggunakan TensorFlow.

Peserta

Kursus ini ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan TensorFlow untuk proyek Deep Learning mereka.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan:

• memiliki pemahaman yang baik tentang deep neural networks (DNN), CNN, dan RNN

• memahami struktur TensorFlow dan mekanisme penyebarannya

• dapat melaksanakan tugas instalasi/lingkungan produksi/arsitektur dan konfigurasi

• dapat menilai kualitas kode, melakukan debugging, dan pemantauan

• dapat mengimplementasikan produksi tingkat lanjut seperti melatih model, membangun grafik, dan logging