Distributed Deep Learning with Horovodのトレーニングコース

このコースはAI(エンファシング Machine Learningおよび Deep Learning)をカバーしています。 それは、単純な自動化、イメージ認識から自主的な意思決定に至るまで、車内の複数の状況でどのようなテクノロジーが(潜在的に)使用されるかを決定するのに役立ちます。

人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning （ML）アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。

人工ニューラルネットワークは、「インテリジェント」タスクを実行できるArtificial Intelligence (AI)システムの開発に使用される計算データモデルです。 Neural Networksは、それ自体がAIの実装の1つであるMachine Learning （ML）アプリケーションで一般的に使用されています。 Deep LearningはMLのサブセットです。

Caffeは表現力、スピード、そしてモジュール性を念頭に置いて作られた深い学習の枠組みです。

このコースでは、例としてMNISTを使用して、画像認識のためのディープラーニングフレームワークとしてのCaffeの適用を探ります。

観客

このコースは、 Caffeをフレームワークとして利用することに興味のあるDeep Learning研究者やエンジニアに適しています。

このコースを修了すると、参加者は次のことができるようになります。

• Caffeの構造と展開メカニズムを理解する
• インストール/本番環境/アーキテクチャのタスクと設定を実行する
• コード品質の評価、デバッグの実行、監視
• トレーニングモデル、レイヤの実装、ロギングなどの高度なプロダクションの実装

このコースは、特定の方法に深く入りすぎることなく、 Deep Learning一般的な概要です。それは彼らの予測の正確さを高めるためにディープラーニングを使い始めたい人々に適しています。

このインストラクターによるライブトレーニングは、ディープラーニングモデルのパフォーマンスを向上させたい初級～中級レベルのデータサイエンティストや機械学習エンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 分散ディープラーニングの原理を理解する
。
• DeepSpeedをインストールして設定する
。
• DeepSpeedを使用して分散ハードウェア上でディープラーニングモデルをスケーリングする
。
• 最適化とメモリ効率化のためにDeepSpeedの機能を実装して実験する
。

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

このインストラクターによるライブトレーニングは、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、ディープラーニングモデルを構築・実装し、収益成長を加速させ、ビジネス世界の問題を解決したいと考えている開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 機械学習とディープラーニングの中核概念を理解する
。
• MLとDLによるビジネスと産業の未来についての洞察を得る
。
• ディープラーニングによるビジネス戦略やソリューションを定義する
。
• データサイエンスとディープラーニングをビジネスの問題解決に応用する方法を学ぶ
。
• Python、Pandas、TensorFlow、CNTK、Torch、Kerasなどを使ってディープラーニングモデルを構築する
。

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、ディープラーニング株価予測モデルの作成を進めながら、参加者はRを使用して金融のディープラーニングモデルを実装する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 金融におけるディープラーニングの応用と使い方を学ぶ
• Rを使って金融に関する深い学習モデルを作成する
• Rを使用して独自のディープラーニング株価予測モデルを構築する

観客

• 開発者
• データ科学者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できる人工知能の分野です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークなどの学習データ表現と構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Pythonは、明確な構文とコードの読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、ディープラーニングの信用リスクモデルの作成を段階的に進めながら、 Pythonを使用して銀行のディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングのアプリケーションと使用方法を学ぶ
• 使用Python 、 Keras 、およびTensorFlow銀行のための深い学習モデルを作成するために、
• Pythonを使用して独自のディープラーニングクレジットリスクモデルを構築する

聴衆

• 開発者
• データサイエンティスト

コースの形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRを使用して銀行向けのディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングの応用と使用法を学ぶ
• Rを使って銀行業務のための深い学習モデルを作成する
• Rを使用して独自のディープラーニング信用リスクモデルを構築する

観客

• 開発者
• データ科学者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• 深い学習の基本概念を理解する
• は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
• は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
• は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

• 開発者
• データサイエンティスト

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習