Machine Learning Algorithms in Juliaのトレーニングコース

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

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

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

このインストラクターによるライブトレーニングは、Auto-sklearnを使用して機械学習モデルの選択と最適化のプロセスを自動化したい機械学習の実務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：

• 非常に効率的な機械学習モデルのトレーニングプロセスを自動化します。
• さまざまなモデルを選択し、トレーニングし、テストするという面倒な作業を回避しながら、精度の高い機械学習モデルを構築する
。
• 実世界のビジネス上の問題を解決するために機械学習の力を利用する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、データサイエンティストや、機械学習モデルの選択と最適化のプロセスを自動化するためにAuto-Kerasを使いたいと考えている技術的な知識の浅い方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：

• 非常に効率的な機械学習モデルの学習プロセスを自動化します。
• ディープラーニングモデルの最適なパラメーターを自動的に探索する
。
• 精度の高い機械学習モデルを構築する
。
• 機械学習のパワーを使用して、実世界のビジネス問題を解決する
。

このインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、Stable Diffusion を活用してさまざまなユースケース向けに高品質の画像を生成したいと考えているデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、コンピューター ビジョン研究者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

Stable Diffusion の原理と、それが画像生成にどのように機能するかを理解します。画像生成タスク用に Stable Diffusion モデルを構築してトレーニングします。 Stable Diffusion を、インペイント、アウトペイント、イメージ間の変換などのさまざまなイメージ生成シナリオに適用します。 Stable Diffusion モデルのパフォーマンスと安定性を最適化します。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、ディープ ラーニングの知識とスキルを拡張したい中級から上級レベルのデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、ディープ ラーニングの研究者、およびコンピューター ビジョンの専門家を対象としています。テキストから画像への生成用。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

高度な深層学習アーキテクチャとテキストから画像への生成技術を理解します。高品質の画像合成のための複雑なモデルと最適化を実装します。大規模なデータセットと複雑なモデルのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。モデルのパフォーマンスと一般化を向上させるためにハイパーパラメーターを調整します。 Stable Diffusion を他の深層学習フレームワークおよびツールと統合する

このインストラクターによるライブトレーニングは、AlphaFoldがどのように機能するかを理解し、AlphaFoldモデルを実験研究のガイドとして使用したい生物学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：

• AlphaFoldの基本原理を理解する
。
• AlphaFoldがどのように機能するかを学ぶ
。
• AlphaFoldの予測と結果の解釈方法を学ぶ
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、TensorFlow Liteを使用してディープラーニング・モデルを組込み機器に導入したい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：

• 組み込みデバイスにTensorflow Liteをインストールし、設定することができる
。
• TensorFlow Liteの根底にある概念とコンポーネントを理解する
。
• 組み込みデバイスで実行するために、既存のモデルをTensorFlow Lite形式に変換する。
• 実行可能な操作の範囲を拡大する方法を学びながら、小型デバイスと TensorFlow Lite の制限内で作業する。
• Linuxが動作する組み込みデバイスにディープラーニングモデルをデプロイする
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、TensorFlow Liteを使用してディープラーニング機能を備えたモバイルアプリケーションの開発を希望す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：

• インストールと設定を行うTensorFlow Lite
。
• TensorFlow、機械学習、ディープラーニングの原理を理解する
。
• AndroidデバイスにTensorFlowモデルをロードする
。
• モバイルアプリケーションでコンピュータビジョンや自然言語認識などのディープラーニングや機械学習機能を有効にする
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、超小型組込みデバイス上で機械学習モデルを作成、ロード、実行したい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：

• インストールTensorFlow Lite
。
• 機械学習モデルを組み込みデバイスにロードして、音声の検出や画像の分類などを可能にします。
• ネットワーク接続に依存することなく、ハードウェアデバイスにAIを追加する
。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、TensorFlow Liteを使用してディープラーニング機能を備えたiOSモバイルアプリケーションを開発したい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：

• インストールと設定を行うTensorFlow Lite。
• TensorFlowとモバイルデバイスでの機械学習の背後にある原理を理解する
。
• iOSデバイスにTensorFlowモデルをロードする
。
• デバイスのカメラで撮影されたオブジェクトを検出して分類できるiOSアプリケーションを実行する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Pythonのニューラルネットワークの構築とトレーニングにChainerを使用し、コードのデバッグを容易にしたい研究者や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：

• ニューラルネットワークモデルの開発を開始するために必要な開発環境をセットアップする
。
• 理解しやすいソースコードを使用してニューラルネットワークモデルを定義し、実装する
。
• 高いパフォーマンスを得るためにGPUを活用しながら、ディープラーニングのトレーニングモデルを最適化するために、例を実行し、既存のアルゴリズムを修正する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Horovodを使用して分散ディープラーニングトレーニングを実行し、それを複数のGPUで並列に実行するようにスケールアップすることを希望する開発者やデータ科学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：

• ディープラーニングトレーニングの実行を開始するために必要な開発環境をセットアップする
。
• TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache MXNetでモデルをトレーニングするためにHorovodをインストールして設定します。
• 複数のGPUで実行するために、Horovodを使用してディープラーニングのトレーニングをスケールします
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、リアルタイムの機械学習アプリケーションを高速化し、大規模に展開したいデータサイエンティスト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：

• OpenVINOツールキットをインストールする
。
• FPGAを使用してコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを高速化する
。
• FPGA上で異なるCNNレイヤーを実行する。
• Kubernetesクラスタの複数のノードにわたってアプリケーションをスケーリングする。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Apache MXNet'を使用して画像認識のためのディープラーニングモデルを構築し、展開したいデータサイエンティスト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：

• Apache MXNetとそのコンポーネントのインストールと設定を行う
。
• MXNetのアーキテクチャとデータ構造を理解する
。
• ニューラルネットワークを効率的に構築するために、Apache MXNet'の低レベルおよび高レベルのAPIを使用する
。
• 画像分類のための畳み込みニューラルネットワークを構築する
。

本トレーニングは、ディープラーニングモデルを画像認識アプリケーションに適用したい技術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：

• インストールと設定Keras
。
• ディープラーニングモデルのプロトタイプを素早く作成する
。
• 畳み込みネットワークを実装する
。
• リカレントネットワークを実装する
。
• CPUとGPUの両方でディープラーニングモデルを実行する
。