Podstawy sieci neuronowych z wykorzystaniem TensorFlow

Opis

Szkolenie zapewnia dogłębne wprowadzenie do sieci neuronowych z wykorzystaniem frameworka TensorFlow. Program prowadzi uczestników przez proces budowy, trenowania i wdrażania modeli sieci neuronowych, łącząc teorię z intensywnymi warsztatami praktycznymi. Uczestnicy uczą się najlepszych praktyk w projektowaniu architektury sieci, optymalizacji wydajności oraz wdrażaniu modeli w środowisku produkcyjnym.

Profil uczestnika

  • Programiści Python rozpoczynający pracę z AI
  • Inżynierowie oprogramowania zainteresowani ML
  • Analitycy danych rozszerzający kompetencje
  • Specjaliści ds. data science
  • Studenci kierunków technicznych i informatycznych
  • Naukowcy pracujący z danymi

Agenda

  1. Podstawy TensorFlow
    • Architektura frameworka
    • Tensory i operacje
    • Grafy obliczeniowe
    • Automatyczne różniczkowanie
  2. Projektowanie sieci neuronowych
    • Warstwy i modele
    • Funkcje aktywacji
    • Proces treningu
    • Optymalizatory
  3. Zaawansowane techniki
    • Regularyzacja i dropout
    • Architektury CNN i RNN
    • Transfer learning
    • Dostrajanie hiperparametrów
  4. Wdrożenie i optymalizacja
    • Przygotowanie do produkcji
    • Eksport modeli
    • Optymalizacja wydajności
    • Monitoring i debugowanie

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie posiadał solidne fundamenty w zakresie praktycznego wykorzystania TensorFlow. Zdobędzie umiejętność samodzielnego projektowania i implementacji modeli sieci neuronowych. Nauczy się efektywnie trenować i optymalizować modele deep learning. Rozwinie zdolność rozwiązywania problemów związanych z uczeniem głębokim. Będzie potrafił wdrażać modele w środowisku produkcyjnym z zachowaniem najlepszych praktyk. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w pracy z różnymi architekturami sieci neuronowych.

Wymagane przygotowanie uczestników

  • Znajomość języka Python
  • Podstawy algebry liniowej
  • Znajomość podstaw statystyki
  • Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego

Zagadnienia

  • Architektura TensorFlow
  • Operacje na tensorach
  • Grafy obliczeniowe
  • Projektowanie modeli
  • Optymalizacja sieci
  • Transfer learning
  • Regularyzacja
  • Konwolucyjne sieci neuronowe
  • Rekurencyjne sieci neuronowe
  • Wdrożenia produkcyjne
  • Debugowanie modeli
  • Wizualizacja wyników

Poznaj naszą firmę

INFORMACJA CENOWA:
od 3950 zł netto za jedną osobę

CZAS TRWANIA (dni): 4

KOD SZKOLENIA: IT-AI-96

?
?
Zapoznałem/łam się i akceptuję politykę prywatności. *