Szkolenie Deep Learning z TensorFlow 2 – od podstaw do zaawansowanych technik

Szkolenie zapewnia wszechstronne wprowadzenie do głębokiego uczenia z wykorzystaniem TensorFlow 2. Program został zaprojektowany tak, aby przeprowadzić uczestników przez pełen zakres zagadnień – od fundamentów sieci neuronowych, poprzez zaawansowane architektury, aż po praktyczne aspekty treningu i optymalizacji modeli. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami, ucząc się implementować różnorodne architektury deep learning i rozwiązywać praktyczne problemy. Zajęcia łączą solidne podstawy teoretyczne z intensywnym praktycznym doświadczeniem w laboratorium.

Szkolenie jest skierowane do programistów, data scientists i inżynierów ML, którzy chcą rozwinąć umiejętności w zakresie deep learning. Jest szczególnie wartościowe dla specjalistów pracujących nad projektami AI, badaczy stosujących metody głębokiego uczenia, inżynierów ML rozwijających modele neuronowe, oraz programistów aplikacji AI. Program jest również odpowiedni dla zespołów rozpoczynających projekty wykorzystujące deep learning.

1. Podstawy Deep Learning
   • Architektura sieci neuronowych
   • Funkcje aktywacji i propagacja wsteczna
   • Optymalizatory i funkcje straty
   • Regularyzacja i dropout
2. Zaawansowane architektury
   • Sieci konwolucyjne (CNN)
   • Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM)
   • Mechanizmy uwagi i transformery
   • Transfer learning
3. Praktyka trenowania modeli
   • Przygotowanie i przetwarzanie danych
   • Strategie treningu i walidacji
   • Hyperparameter tuning
   • Debugowanie modeli
4. Optymalizacja i wdrożenie
   • Optymalizacja wydajności
   • Kwantyzacja i pruning
   • Eksport modeli
   • Deployment w produkcji

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą posiadać gruntowną wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie deep learning z TensorFlow 2. Zdobędą umiejętności implementacji różnorodnych architektur sieci neuronowych, trenowania i optymalizacji modeli oraz rozwiązywania praktycznych problemów z wykorzystaniem głębokiego uczenia. Uczestnicy poznają metody efektywnego treningu, techniki optymalizacji oraz najlepsze praktyki w rozwoju modeli deep learning.

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

Program szkolenia obejmuje szeroki zakres tematów z dziedziny deep learning. Uczestnicy poznają fundamenty sieci neuronowych, zaawansowane architektury, techniki treningu i optymalizacji, przetwarzanie danych, regularyzację, transfer learning, oraz praktyczne aspekty wdrażania modeli. Szczególny nacisk położony jest na zrozumienie teoretycznych podstaw oraz praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy w rzeczywistych projektach.