Cursuri de pregatire Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își îmbunătățească înțelegerea tehnicilor XAI pentru modele AI complexe.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze tehnici XAI de ultimă oră în modelele AI.
• Interpreteze modelele de învățare profundă și deciziile acestora.
• Să aplice metode avansate de explicabilitate specifice modelului și independente de model.
• Să abordeze provocările legate de transparența AI în sistemele complexe.

Acest curs acoperă AI (emphasizing Machine Learning și Deep Learning) în Automotive Industria. Ajută la determinarea tehnologiei care poate fi (potential) utilizată în mai multe situații într-un autovehicul: de la automatizare simplă, recunoaștere a imaginii la luarea de decizii autonome.

Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO, arhitecți de software și pentru oricine este interesat de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cele mai apropiate previziuni privind dezvoltarea acesteia.

This instructor-led, live training in România (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.

Rețeaua neuronală artificială este un model de date computaționale utilizat în dezvoltarea de sisteme Artificial Intelligence (AI) capabile să efectueze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Acesta este un curs de 4 zile care prezintă inteligența artificială și aplicarea acesteia. Există opțiunea de a avea o zi suplimentară pentru a întreprinde un proiect AI la finalizarea acestui curs.

Acesta este un curs de 4 zile care prezintă inteligența artificială și aplicarea acesteia folosind limbajul de programare Python. Există opțiunea de a avea o zi suplimentară pentru a întreprinde un proiect AI la finalizarea acestui curs.

This instructor-led, live training in România (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.

Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.

Această formare live, cu instructor, în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Chainer pentru a construi și a antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să dezvolte modele de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale utilizând un cod sursă inteligibil.
• Să execute exemple și să modifice algoritmii existenți pentru a optimiza modelele de formare de învățare profundă, valorificând în același timp GPUs pentru performanțe ridicate.

This instructor-led, live training in România (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.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning pe măsură ce parcurg crearea unui agent de învățare profundă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și fiți capabili să le deosebiți de Machine Learning.
• Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală.
• Construiți un agent de învățare profundă.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe elementele de bază ale inteligenței artificiale explicabile și rolul acesteia în dezvoltarea unor sisteme IA responsabile.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale IA explicabilă.
• Să exploreze importanța transparenței și a interpretabilității în modelele AI.
• Să învețe tehnici de bază pentru a face modelele AI explicabile.
• Să aplice tehnicile XAI la modele simple de învățare automată.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aplice tehnicile Explainable AI pentru a asigura corectitudinea, transparența și sistemele AI etice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul XAI în sistemele AI etice.
• Să implementeze tehnici XAI pentru a detecta și atenua părtinirea în modelele AI.
• Să asigure transparența în procesele decizionale ale modelelor AI.
• Să alinieze dezvoltarea AI la standardele etice și de reglementare.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu până la avansat care doresc să implementeze sisteme AI transparente în aplicații reale.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă importanța transparenței în modelele AI.
• Să implementeze tehnici XAI avansate pentru a interpreta modele complexe.
• Să îmbunătățească transparența modelelor utilizând SHAP, LIME și alte instrumente.
• Să abordeze preocupările etice și echitatea în modelele AI.