Szkolenie Sieci neuronowe głębokiego uczenia z Chainer

Szkolenie skupia się na praktycznym wykorzystaniu frameworka Chainer do implementacji zaawansowanych sieci neuronowych głębokiego uczenia. Uczestnicy poznają architekturę frameworka, techniki implementacji różnych typów sieci neuronowych oraz metody optymalizacji modeli deep learning. Program realizowany jest w formie intensywnych warsztatów programistycznych, podczas których uczestnicy tworzą i trenują własne modele sieci neuronowych. Zajęcia łączą teorię z praktyką, kładąc szczególny nacisk na zrozumienie mechanizmów działania głębokich sieci neuronowych i ich efektywną implementację.

• Programiści specjalizujący się w deep learning
• Data scientists pracujący z sieciami neuronowymi
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Badacze w dziedzinie sztucznej inteligencji
• Deweloperzy systemów AI
• Specjaliści ds. optymalizacji modeli głębokiego uczenia
• Architekci rozwiązań AI
• Programiści Python zainteresowani deep learning

1. Wprowadzenie do Chainer
• Architektura frameworka
• Dynamic computational graphs
• Podstawowe operacje tensorowe
• Automatyczne różniczkowanie
2. Implementacja sieci neuronowych
• Warstwy i modele
• Funkcje aktywacji
• Optymalizatory
• Regularyzacja
3. Zaawansowane architektury
• Sieci konwolucyjne (CNN)
• Sieci rekurencyjne (RNN)
• Architektury transformerowe
• Transfer learning
4. Optymalizacja i wdrażanie
• Strojenie hiperparametrów
• Techniki treningu
• Deployment modeli
• Monitorowanie wydajności

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił efektywnie wykorzystywać framework Chainer do implementacji zaawansowanych sieci neuronowych. Zdobędzie praktyczną umiejętność projektowania i trenowania różnych architektur deep learning. Nauczy się optymalizować proces uczenia i dostrajać hiperparametry modeli dla osiągnięcia najlepszych wyników. Pozna techniki efektywnego treningu głębokich sieci neuronowych z wykorzystaniem GPU. Będzie potrafił implementować i dostosowywać nowoczesne architektury sieciowe do konkretnych zastosowań. Opanuje metody debugowania i profilowania modeli deep learning w środowisku produkcyjnym.

• Dobra znajomość języka Python
• Podstawowa wiedza z zakresu sieci neuronowych
• Doświadczenie w uczeniu maszynowym
• Znajomość algebry liniowej i rachunku różniczkowego

• Framework Chainer
• Dynamic computational graphs
• Architektury sieci neuronowych
• Techniki treningu
• Optymalizacja modeli
• GPU computing
• Transfer learning
• Deployment modeli
• Monitoring wydajności
• Debugowanie sieci
• Profilowanie modeli
• Best practices w deep learning