Encog: Zaawansowane uczenie maszynowe

Opis

Szkolenie dostarcza pogłębionej wiedzy na temat zaawansowanych technik uczenia maszynowego z wykorzystaniem biblioteki Encog. Uczestnicy poprzez praktyczne warsztaty poznają zaawansowane algorytmy i architektury sieci neuronowych. Program łączy solidne podstawy teoretyczne z intensywnymi ćwiczeniami implementacyjnymi, koncentrując się na rzeczywistych zastosowaniach w projektach biznesowych. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast weryfikowana w praktyce.

Profil uczestnika

• Programiści systemów uczenia maszynowego
• Inżynierowie AI z doświadczeniem w uczeniu maszynowym
• Architekci rozwiązań sztucznej inteligencji
• Data scientists pracujący z zaawansowanymi modelami
• Specjaliści od optymalizacji modeli ML
• Deweloperzy aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe
• Analitycy danych zainteresowani zaawansowanymi technikami ML
• Badacze w dziedzinie sztucznej inteligencji

Agenda

1. Zaawansowane architektury sieci
• Głębokie sieci neuronowe
• Sieci rekurencyjne i LSTM
• Architektury hybrydowe
• Optymalizacja topologii
2. Techniki uczenia i optymalizacji
• Zaawansowane algorytmy uczenia
• Strategie regularyzacji
• Strojenie hiperparametrów
• Techniki przyśpieszania uczenia
3. Implementacja zaawansowanych modeli
• Przetwarzanie złożonych danych
• Modelowanie sekwencji czasowych
• Systemy klasyfikacji wieloklasowej
• Uczenie transfer learning
4. Wdrażanie i utrzymanie
• Integracja z systemami produkcyjnymi
• Monitorowanie wydajności
• Aktualizacja modeli
• Zarządzanie wersjami

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił projektować i implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego wykorzystując bibliotekę Encog. Zdobędzie umiejętność optymalizacji architektur sieci neuronowych pod kątem specyficznych zastosowań. Będzie w stanie efektywnie wykorzystywać zaawansowane techniki uczenia i regularyzacji. Opanuje metody strojenia hiperparametrów i optymalizacji wydajności modeli. Nauczy się implementować złożone systemy przetwarzania danych sekwencyjnych. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w wykorzystaniu transfer learning. Pozna techniki efektywnego wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym. Będzie potrafił monitorować i aktualizować modele w czasie rzeczywistym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Praktyczna znajomość uczenia maszynowego
• Doświadczenie w implementacji sieci neuronowych
• Znajomość podstaw biblioteki Encog
• Rozumienie zaawansowanych koncepcji ML

Zagadnienia

• Zaawansowane architektury sieci neuronowych
• Optymalizacja uczenia maszynowego
• Przetwarzanie sekwencji czasowych
• Transfer learning
• Regularyzacja modeli
• Strojenie hiperparametrów
• Systemy klasyfikacji wieloklasowej
• Integracja z systemami produkcyjnymi
• Monitorowanie wydajności
• Zarządzanie wersjami modeli
• Optymalizacja topologii sieci
• Techniki przyśpieszania uczenia

Poznaj naszą firmę