NLP z TensorFlow – zaawansowane techniki deep learning

Opis

Szkolenie koncentruje się na zaawansowanych technikach deep learning w przetwarzaniu języka naturalnego z wykorzystaniem frameworka TensorFlow. Program obejmuje projektowanie, implementację i optymalizację złożonych architektur neuronowych dla zadań językowych. Zajęcia prowadzone są w formie intensywnych warsztatów, gdzie uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami NLP, wykorzystując najnowsze osiągnięcia w dziedzinie głębokiego uczenia. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne aspekty wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym oraz optymalizację ich wydajności.

Profil uczestnika

• Specjaliści deep learning pracujący z NLP
• Inżynierowie ML z doświadczeniem w TensorFlow
• Data scientists specjalizujący się w modelach językowych
• Badacze AI rozwijający modele neuronowe
• Programiści aplikacji AI
• Architekci rozwiązań ML
• Eksperci NLP wdrażający modele produkcyjne

Agenda

1. Architektura modeli dla NLP
• Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM, GRU)
• Mechanizmy uwagi
• Architektury transformerowe
• Zaawansowane techniki regularyzacji
2. Implementacja w TensorFlow
• Efektywne przetwarzanie danych
• Własne warstwy i funkcje straty
• Zaawansowane techniki treningu
• Distributed training
3. Optymalizacja modeli
• Techniki przyspieszania treningu
• Kwantyzacja i pruning
• Optymalizacja inferencji
• Profilowanie wydajności
4. Wdrażanie i skalowanie
• TensorFlow Serving
• Optymalizacja pod względem pamięci
• Techniki deployment
• Monitorowanie modeli

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił projektować i implementować zaawansowane architektury deep learning dla zadań NLP. Zdobędzie umiejętność efektywnego wykorzystania TensorFlow do tworzenia skalowalnych rozwiązań językowych. Będzie w stanie optymalizować wydajność modeli pod kątem zastosowań produkcyjnych. Nauczy się implementować najnowsze architektury neuronowe dla przetwarzania tekstu. Opanuje techniki trenowania i wdrażania modeli na dużą skalę. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu złożonych problemów NLP.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość TensorFlow
• Doświadczenie w deep learning
• Solidna wiedza z zakresu NLP
• Praktyka w implementacji modeli ML

Zagadnienia

• Architektury deep learning dla NLP
• Zaawansowane techniki treningu
• Optymalizacja modeli
• Mechanizmy uwagi
• Transformery i ich warianty
• Distributed training
• TensorFlow Serving
• Kwantyzacja modeli
• Profilowanie wydajności
• Wdrażanie produkcyjne
• Monitorowanie modeli
• Skalowanie rozwiązań NLP

Poznaj naszą firmę