Practical Quantum Computingのトレーニングコース

loc>でのインストラクターによるライブトレーニングでは、簡単な量子プログラムの開発を通して、量子コンピューティングの基礎とQ#を学びます。

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：

• マイクロソフトの量子開発キットをインストールして設定する
。
• 量子コンピューティングの背後にある概念を理解する。
• Q#、Visual Studio、およびローカルの量子コンピューティングシミュレータを使用して、量子プログラムをビルド、テスト、実行、およびトラブルシューティングを行うことができる
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、量子コンピュータをターゲットとしたアルゴリズムの開発を通して、量子コンピューティングの基礎を学びます。

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：

• 量子回路の作成を開始するために必要な開発環境をセットアップする
。
• ゲートのネイティブ対応を使ってゲートの動作を制御する
。
• Cirq
を使用して、量子ビットの不正確さを改善する。
• NISQ ベースの量子コンピューターシミュレーターに対して実行する量子回路を書いて実行する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Kaggleを使用してデータサイエンスを学び、キャリアを築きたいデータサイエンティスト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：

• データサイエンスと機械学習について学ぶ
。
• データ分析について学ぶ
。
• Kaggleとその仕組みについて学ぶ
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Modinを使ってPandasの並列計算を構築・実装し、より高速なデータ分析を行いたいと考えているデータサイエンティスト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：

• Modinを使って大規模なPandasワークフローの開発を始めるために必要な環境をセットアップする。
• Modinの機能、アーキテクチャ、利点を理解する。
• Modin、Dask、Ray の違いを知る。
• ModinでPandasの操作を高速に実行できる。
• PandasのAPIと関数をすべて実装する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、RAPIDSを使用して、XGBoostやcuMLなどの機械学習アルゴリズムを適用し、GPUアクセラレーションによるデータパイプライン、ワークフロー、ビジュアライゼーションを構築したいデータサイエンティスト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：

• NVIDIARAPIDSを使用してデータモデルを構築するために必要な開発環境をセットアップする。
• RAPIDSの機能、コンポーネント、および利点を理解する
。
• エンドツーエンドのデータおよび分析パイプラインを高速化するために GPU を活用する。
• cuDFとApache Arrowを使用して、GPUで高速化されたデータ準備とETLを実装する
。
• XGBoostとcuMLアルゴリズムで機械学習タスクを実行する方法を学ぶ
。
• cuXfilterとcuGraphを使用して、データの可視化を構築し、グラフ分析を実行します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Anacondaエコシステムを使用して、パッケージとデータ分析ワークフローを単一のプラットフォームでキャプチャ、管理、デプロイすることを希望する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：

• Anacondaコンポーネントとライブラリをインストールし設定する。
• Anacondaのコアコンセプト、機能、利点を理解する。
• Anaconda Navigator を使用してパッケージ、環境、チャンネルを管理する。
• データサイエンスと機械学習のために Conda、R、Python パッケージを使用する。
• 複数のデータ環境を管理するための実践的なユースケースとテクニックを知ることができます。

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
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• 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
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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
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