GANy i autoenkodery wariacyjne w Pythonie

Opis

Szkolenie skupia się na zaawansowanych technikach generatywnej sztucznej inteligencji z wykorzystaniem sieci GAN (Generative Adversarial Networks) oraz autoenkoderów wariacyjnych. Uczestnicy poznają teoretyczne podstawy oraz praktyczne zastosowania tych architektur w generowaniu i przetwarzaniu danych. Program łączy wykłady teoretyczne z intensywnymi warsztatami programistycznymi, podczas których uczestnicy implementują własne modele generatywne.

Profil uczestnika

• Programiści Python specjalizujący się w uczeniu maszynowym
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Naukowcy danych pracujący z modelami generatywnymi
• Badacze AI zainteresowani najnowszymi architekturami
• Specjaliści computer vision
• Deweloperzy aplikacji AI
• Analitycy danych chcący poszerzyć wiedzę o modele generatywne

Agenda

1. Podstawy sieci GAN
• Architektura generatora i dyskryminatora
• Funkcje straty i proces uczenia
• Problemy stabilności treningu
• Techniki regularyzacji
2. Implementacja różnych architektur GAN
• DCGAN dla generowania obrazów
• Conditional GAN
• CycleGAN dla transferu stylu
• Progressive GAN
3. Autoenkodery wariacyjne (VAE)
• Teoria i matematyczne podstawy VAE
• Implementacja podstawowego VAE
• Modyfikacje i usprawnienia architektury
• Zastosowania praktyczne
4. Zaawansowane techniki i optymalizacja
• Hybrydy GAN-VAE
• Techniki poprawy jakości generowanych danych
• Metryki ewaluacji modeli
• Najnowsze trendy w modelach generatywnych

Korzyści

Uczestnik zdobędzie praktyczną wiedzę z zakresu implementacji i trenowania sieci GAN oraz autoenkoderów wariacyjnych w Pythonie. Opanuje techniki projektowania i dostrajania architektur generatywnych modeli uczenia maszynowego. Nauczy się efektywnie implementować różne warianty sieci GAN i autoenkoderów do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych. Zdobędzie umiejętność oceny jakości wygenerowanych danych i optymalizacji procesu uczenia. Pozna najnowsze trendy i kierunki rozwoju w dziedzinie modeli generatywnych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość programowania w Pythonie
• Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
• Znajomość algebry liniowej i rachunku prawdopodobieństwa
• Doświadczenie w pracy z bibliotekami deep learning

Zagadnienia

• Architektura i działanie sieci GAN
• Matematyczne podstawy autoenkoderów wariacyjnych
• Funkcje straty w modelach generatywnych
• Techniki stabilizacji treningu
• Warianty architektury GAN
• Metryki oceny jakości generowanych danych
• Transfer stylu i manipulacja obrazami
• Optymalizacja hiperparametrów
• Problemy i wyzwania w treningu modeli generatywnych
• Zastosowania modeli generatywnych
• Interpretacja przestrzeni ukrytej
• Najnowsze trendy w modelach generatywnych

Poznaj naszą firmę