無論您是否需要監控網絡安全威脅、欺詐性金融交易、產品缺陷或設備健康狀況，人工智能都可以幫助您在數據異常影響業務之前捕獲它們。人工智能模型可以被訓練和部署來自動分析數據集，定義“正常行為”，并快速有效地識別模式中的違規行為。這些模型可用于預測未來的異常情況。由于各個行業都有大量可用數據，正常模式和異常模式之間存在細微差別，因此組織使用人工智能快速檢測構成威脅的異常非常關鍵。
NVIDIA 深度學習研究所（ DLI ）正在提供講師指導的實踐培訓，學習如何實施多種基于 AI 的方法，以解決識別電信網絡入侵的特定用例。您將學習使用 GPU 的三種不同異常檢測技術：加速 XGBoost 、基于深度學習的自動編碼器和生成性對抗網絡（ GAN ），然后實施并比較有監督和無監督學習技術。在研討會結束時，您將能夠使用 AI 檢測電信、網絡安全、金融、制造和其他關鍵行業工作中的異常情況。
通過參加本研討會，您將：
- 使用 XGBoost 、自動編碼器和 GANs 準備數據、構建、培訓和評估模型
- 檢測帶有標記和未標記數據的數據集中的異常
- 將異常分為多個類別，無論原始數據是否已標記
將提供以下培訓：
2021 年 9 月 21 日，星期二，上午 9 : 00 ，下午 5 : 00 ，歐洲東部標準時間/歐洲、中東和非洲地區， UTC + 2
2021 年 9 月 21 日星期二上午 9 : 00 –太平洋標準時間， UTC-7
空間有限 現在注冊。
