Szkolenie Deep Learning z Keras – budowa i trening sieci neuronowych

Szkolenie zapewnia wszechstronne wprowadzenie do deep learning z wykorzystaniem frameworka Keras. Program został zaprojektowany tak, aby przeprowadzić uczestników przez proces projektowania, implementacji i treningu różnorodnych architektur sieci neuronowych. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy pracują z rzeczywistymi projektami, ucząc się implementować zarówno klasyczne, jak i nowoczesne architektury deep learning. Zajęcia łączą solidne podstawy teoretyczne z praktycznym doświadczeniem w laboratorium, umożliwiając zrozumienie pełnego cyklu rozwoju modeli.

Szkolenie jest dedykowane programistom i inżynierom ML, którzy chcą efektywnie wykorzystywać Keras w projektach deep learning. Jest szczególnie wartościowe dla data scientists pracujących nad modelami neuronowymi, programistów implementujących rozwiązania AI, badaczy stosujących deep learning w swoich projektach, oraz architektów rozwiązań projektujących systemy AI. Program jest również odpowiedni dla zespołów rozpoczynających pracę z zaawansowanymi modelami neuronowymi.

1. Fundamenty Keras
• Architektura i filozofia frameworka
• Model API i Sequential API
• Custom layers i callbacks
• Zarządzanie danymi
2. Projektowanie modeli
• Klasyczne architektury neuronowe
• CNN i sieci rekurencyjne
• Implementacja custom models
• Transfer learning
3. Trening i optymalizacja
• Strategie treningu
• Regularyzacja i dropout
• Hyperparameter tuning
• Debugowanie modeli
4. Wdrożenie i aplikacje
• Eksport i konwersja modeli
• Optymalizacja wydajności
• Integracja z systemami
• Monitoring i maintenance

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą posiadać praktyczne umiejętności w projektowaniu i implementacji modeli deep learning z wykorzystaniem Keras. Zdobędą wiedzę w zakresie różnorodnych architektur neuronowych, technik treningu i optymalizacji oraz wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym. Uczestnicy poznają metody efektywnego rozwoju modeli, techniki debugowania oraz najlepsze praktyki w projektach deep learning.

Przed rozpoczęciem szkolenia uczestnicy powinni posiadać podstawową znajomość Pythona oraz podstawy uczenia maszynowego. Pomocna będzie również znajomość podstaw algebry liniowej.

Program szkolenia obejmuje kluczowe aspekty pracy z frameworkiem Keras. Uczestnicy poznają architekturę systemu, techniki projektowania i implementacji modeli, metody treningu i optymalizacji, transfer learning, wdrażanie modeli oraz najlepsze praktyki rozwojowe. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne zastosowania i efektywne wykorzystanie możliwości Keras w rzeczywistych projektach.