Szkolenie Sztuczne sieci neuronowe, uczenie maszynowe i głębokie myślenie
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-94
- CZAS TRWANIA: 3 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 2950 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Szkolenie oferuje wszechstronne spojrzenie na zaawansowane techniki sztucznej inteligencji, łącząc teorię sieci neuronowych z praktycznym uczeniem maszynowym i głębokim. Program prowadzi uczestników przez zaawansowane koncepcje, algorytmy oraz metodologie, umożliwiając zrozumienie i praktyczne wykorzystanie najnowszych osiągnięć w dziedzinie AI. Warsztaty praktyczne pozwalają na samodzielną implementację i eksperymentowanie z różnymi typami modeli.
Profil uczestnika
- Specjaliści ds. uczenia maszynowego
- Inżynierowie AI pracujący nad zaawansowanymi projektami
- Naukowcy zajmujący się badaniami nad AI
- Architekci rozwiązań ML/DL
- Doświadczeni programiści AI
- Eksperci ds. data science
Agenda
- Zaawansowane sieci neuronowe
- Architektury głębokich sieci
- Mechanizmy uwagi
- Sieci rekurencyjne
- Transformery
- Specjalistyczne techniki uczenia
- Transfer learning
- Uczenie wielozadaniowe
- Uczenie federacyjne
- Uczenie reinforcement
- Implementacja zaawansowanych modeli
- Projektowanie architektur
- Strategie treningu
- Optymalizacja wydajności
- Debugowanie modeli
- Rozwiązania produkcyjne
- Skalowalność modeli
- Optymalizacja zasobów
- Zarządzanie eksperymentami
- Monitoring produkcyjny
Korzyści
Po ukończeniu szkolenia uczestnik zdobędzie pogłębioną wiedzę z zakresu zaawansowanych technik sztucznej inteligencji. Będzie potrafił projektować i implementować złożone architektury sieci neuronowych. Rozwinie umiejętność stosowania zaawansowanych technik uczenia maszynowego w praktyce. Nauczy się optymalizować i dostrajać zaawansowane modele AI. Zdobędzie doświadczenie w implementacji nowoczesnych rozwiązań opartych o transformery i mechanizmy uwagi. Będzie potrafił zarządzać złożonymi projektami AI w środowisku produkcyjnym.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Praktyczna znajomość uczenia maszynowego
- Doświadczenie w implementacji sieci neuronowych
- Zaawansowana wiedza z matematyki i statystyki
- Znajomość frameworków deep learning
Zagadnienia
- Architektury głębokich sieci
- Mechanizmy uwagi
- Transfer learning
- Uczenie wielozadaniowe
- Transformery
- Optymalizacja modeli
- Zarządzanie eksperymentami
- Skalowalność rozwiązań
- Wydajność obliczeniowa
- Debugowanie modeli
- Metryki zaawansowane
- Wdrożenia produkcyjne
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Anna Polak
+48 600 010 440
anna.polak@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
Formy realizacji szkolenia
Szkolenie stacjonarne
- Szkolenie w siedzibie klienta lub wskazanej lokalizacji
- Sala szkoleniowa wyposażona w niezbędny sprzęt
- Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
- Przerwy kawowe i lunch
- Bezpośrednia interakcja z trenerem
- Networking w grupie
- Ćwiczenia warsztatowe w zespołach
Szkolenie zdalne
- Wirtualne środowisko szkoleniowe
- Materiały w formie elektronicznej
- Interaktywne ćwiczenia online
- Breakout rooms do pracy w grupach
- Wsparcie techniczne podczas szkolenia
- Nagrania sesji (opcjonalnie)
Możliwość dofinansowania
Szkolenie może zostać sfinansowane ze środków publicznych w ramach:
- Krajowego Funduszu Szkoleniowego (KFS)
- Bazy Usług Rozwojowych (BUR)
- Projektów unijnych realizowanych przez PARP
- Programu Akademia HR (PARP)
- Regionalnych programów operacyjnych
W przypadku zainteresowania dofinansowaniem, nasz zespół pomoże w przygotowaniu wymaganej dokumentacji.
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!
Zaufali nam
Poznaj naszą firmę

Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Anna Polak
+48 600 010 440
anna.polak@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
FAQ — Często zadawana pytania
- Zaproszenie w formie one-pager’a z terminami
- Kick-off projektu
- Strategiczne przywództwo i myślenie
- Komunikacja i współpraca. Zarządzanie konfliktem
- Motywowanie, angażowanie i trudne decyzje w biznesie
- Zarządzanie zmianą i innowacjami. Przywództwo w kryzysie
- Budowa organizacji przyszłości
- Warsztat dobrych praktyk – retrospektywa; stworzenie spójnego programu dla średniego i niższego szczebla zarządzania























