Nvidia - Applications of AI for Anomaly Detection

Kesto

Kesto:

Vain 2 päivän

Menetelmä

Menetelmä:

luokkahuone / Online / Hybridi

Seuraava päivä

Seuraava päivä:

27/6/2022 (Maanantai)

Overview

On this accelerated Nvidia Applications of AI for Anomaly Detection course, you’ll learn how to implement multiple AI-based approaches to solve a specific use case, including identifying network intrusions for telecommunications.

In just 2 days, you’ll build knowledge on 3 different anomaly detection techniques using GPU-accelerated XGBoost, deep learning-based autoencoders, and generative adversarial networks (GANs) and then implement and compare supervised and unsupervised learning techniques. You’ll also learn:

  • Prepare data and build, train, and evaluate models using XGBoost, autoencoders, and GANs
  • Detect anomalies in datasets with both labeled and unlabeled data
  • Classify anomalies into multiple categories regardless of whether the original data was labeled

At the end of this accelerated course, you'll earn a NIVIDIA DLI certificate highlighting your competency in the elements learned during the course. Firebrand’s Lecture | Lab | Review methodology will allow you to train faster than traditional training in a distraction-free environment, covered by a Certification Guarantee.

8 syytä, miksi kannattaa hankkia Firebrand Trainingiltä:

  1. Koulutuksen ja todistuksen saaminen kestää vain 2 päivän. Meidän kanssamme saat -koulutuksen ja -todistuksen ennätysajassa. Todistuksen ansaitset koulutuskeskuksessamme osana intensiivistä ja nopeutettua koulutusta.
  2. Hintaan sisältyy kaikki.Kertamaksu kattaa kaikki kurssimateriaalit, kokeet, kuljetuksen, majoituksen ja ateriat ja tarjoaa kustannustehokkaimman tavan hankkia koulutus ja todistus. Ilman mitään lisäkustannuksia.
  3. Suorita tutkinto ensimmäisellä kerralla tai kertaa koulutus ilmaiseksi. Tämä on takuumme. Olemme varmoja, että läpäiset -kurssin ensimmäisellä kerralla. Mutta jos näin ei käy, voit tulla takaisin vuoden kuluttua ja maksaa vain majoituksesta ja kokeista. Kaikki muu on ilmaista.
  4. Opit enemmän.Päivä perinteisen koulutuksen tarjoajan kanssa on yleensä klo 9–17, mihin sisältyy pitkä lounastauko. Firebrand Trainingiltä saat vähintään 12 tuntia päivässä keskittynyttä ja häiriötöntä laatukoulutusaikaa opettajasi kanssa.
  5. Opit nopeammin. Yhdistämme 3 eri oppimistyyliä (visuaalisen|kuuloon perustuvan|kosketukseen perustuvan) tarjotaksemme materiaalin tavalla joka varmistaa, että opit nopeammin ja helpommin.
  6. Opiskelet huippujen kanssa.Olemme kouluttaneet ja sertifioineet 122.589 ammattilaista ja olemme kumppaneita kaikkien alan suurien nimien kanssa ja olemme saaneet lukuisia palkintoja, mm. Microsoftin Danmarki Vuoden koulutuspartneri 2010, 2011, 2012 ja 2013, Institue of IT Trainingin ”Training Company of the Year 2006, 2007, 2008” Englannissa, ISC(2):n ”Highest Performing Affiliate of the Year 2009 & 2010 – EMEA” sekä EC-Councilin ”Accredited Training Centre of the Year 2010 og 2011”, ”Newcomer of the Year 2011” ja ”Instructors Circle of Excellence”.
  7. Opit enemmän kuin pelkän teorian. Olemme kehittäneet kurssia edelleen käyttämällä laboratorioita, esimerkkitapauksia ja harjoittelukokeita varmistaaksemme, että osaat soveltaa uutta tietoa työympäristöön.
  8. Opit parhailta. Ohjaajamme kurssilla ovat alan parhaita. He tarjoavat ainutlaatuisen yhdistelmän asiantuntemusta, kokemusta ja intohimoa opetukseen.

Benefits

Curriculum

Module 1: Anomaly Detection in Network Data Using GPU-Accelerated XGBoost

  • Learn how to detect anomalies using supervised learning
  • Prepare data for GPU acceleration using the provided dataset
  • Train a binary and multi-class classifier using the popular machine learning algorithm XGBoost
  • Assess and improve your model’s performance before deployment

Module 2: Anomaly Detection in Network Data Using GPU-Accelerated Autoencoders

  • Learn how to detect anomalies using modern unsupervised learning
  • Build and train a deep learning-based autoencoder to work with unlabeled data
  • Apply techniques to separate anomalies into multiple classes
  • Explore other applications of GPU-accelerated autoencoders

Module 3: Project: Anomaly Detection in Network Data using GANs

  • Learn how to detect anomalies using GANs
  • Train an unsupervised learning model to create new data
  • Use that new data to turn the problem into a supervised learning problem
  • Compare the performance of this new approach to more established approaches

Exam Track

There is no exam for this accelerated course.

What's Included

Prerequisites

Before attending this accelerated course, you should have:

  • Professional data science experience using Python
  • Experience training deep neural networks

Arvioinnit

Olemme kouluttaneet kymmenen vuoden aikana yli 122.589 opiskelijaa. Heitä kaikkia on pyydetty arvioimaan pikakurssimme. Tällä hetkellä 96,63% on sitä mieltä, että Firebrand on ylittänyt heidän odotuksensa:

"Knowledgeable instructor with lots of experience, using real world examples to make it relatable and focused."
Caroline Yardley. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"Intense, clear and lots of fun. Highly recommend."
Anonymous. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"Intense, clear and lots of fun, highly recommend."
Anonymous. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"The instructor did a good work in delivering the material. Very helpful and willing to go the extra mile to support the students."
KB. (25/4/2022 (Maanantai) - 30/4/2022 (Lauantai))

"It is was proper challenge, but the instructor provided the content with a flamboyant and upbeat style and despite the sometimes try nature of the material, the instructor was able to keep us all well engaged. Probably the best trainer I have had."
Michael Ross, NHS England. (25/4/2022 (Maanantai) - 30/4/2022 (Lauantai))

Kurssipäivämäärät

Alkaa

Loppuu

Saatavuus

Sijainti

Rekisteröidy

21/2/2022 (Maanantai)

22/2/2022 (Tiistai)

Päättynyt - Jätä palautetta

-

 

27/6/2022 (Maanantai)

28/6/2022 (Tiistai)

Odotuslista

Maanlaajuinen

 

8/8/2022 (Maanantai)

9/8/2022 (Tiistai)

Rajoitettu määrä paikkoja

Maanlaajuinen

 

19/9/2022 (Maanantai)

20/9/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

31/10/2022 (Maanantai)

1/11/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

12/12/2022 (Maanantai)

13/12/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

Uusimmat arvostelut opiskelijoiltamme