Deep Learning

Cel szkolenia:

Programowanie głębokich sieci neuronowych w PyTorch lub Keras wraz z zastosowaniami do rozwiązywania problemów wizji komputerowej.

Korzyści dla Ciebie:

• zdobędziesz praktyczne umiejętności oraz kompetencje w zakresie głębokich systemów uczących się (ang. deep learning),
• poznasz dobre praktyki przy pracy z różnymi modelami głębokich sieci neuronowych,
• poznasz PyTorch i Tensorflow+Keras – dwie intensywnie wykorzystywane i rozwijane biblioteki do projektów deep learning-owych.

Korzyści dla firmy:

• zwiększenie atrakcyjności biznesowej przez poszerzenie umiejętności i kompetencji zespołu R&D,
• poszerzenie kreatywności i biegłości zespołu w zakresie wykorzystania metod głębokiego uczenia maszynowego w projektach komercyjnych,
• pobudzenie pracowników do dalszego samorozwoju w obszarze sztucznej inteligencji.

Kto powinien wziąć udział?

• programiści, analitycy danych,
• osoby, które chcą poznać istotę działania sieci neuronowych,
• osoby mające podstawową wiedzę matematyczną (operacje macierzowo-wektorowe),
• osoby znające podstawy programowania w języku Python,
• osoby mające chęć wykorzystania procesorów kart graficznych GPU do obliczeń podczas trenowania i ewaluacji modeli uczących się.

Po szkoleniu znasz:

• różnice pomiędzy problemami uczenia z nadzorem lub bez nadzoru, 
• sposoby reprezentowania i przygotowywania danych dla modeli uczących się,
• efektywne algorytmy optymalizacji i trenowania sieci neuronowych,
• różne architektury wielowarstwowych, splotowych (ang. CNN) i rekurencyjnych sieci neuronowych (ang. RNN).

Po szkoleniu potrafisz:

• zaprogramować wielowarstwowe, splotowe i rekurencyjne sieci neuronowe w języku Python z użyciem bibliotek Tensorflow, Keras i PyTorch,
• zastosować poznane architektury głębokich sieci neuronowych (wielowarstwowych, splotowych i rekurencyjnych) do odpowiedniego problemu uczenia z nadzorem lub bez
• wykonać tzw. transfer uczenia stosując wytrenowane wcześniej modele głębokich sieci splotowych, jak np. ResNet, do efektywnego wyodrębniania wartościowych cech charakterystycznych obrazów,
• wykorzystać GPU do obliczeń związanych z trenowaniem i ewaluacją głębokich modeli uczących się.

Wartość:

3750 zł + VAT

Możesz spodziewać się:

• 70% ćwiczeń praktycznych, każde większe zagadnienie zakończone jest labem z ćwiczeniami praktycznymi,
• 30% wykładów z przykładami popartymi sytuacjami z prawdziwego życia, które z pewnością Cię zaskoczą,
• dyskusji.

Agenda dostępna jest na stronie: https://gigacon.org/event/deep-learning/

Masz pytania?

e-mail: [email protected]

tel: 506 981 902