Szkolenie Torch w uczeniu maszynowym i głębokim

Zaawansowane szkolenie poświęcone wykorzystaniu frameworka Torch w projektach głębokiego uczenia. Program prowadzi uczestników przez proces projektowania, implementacji i optymalizacji modeli deep learning, ze szczególnym uwzględnieniem praktycznych aspektów pracy z dużymi zbiorami danych. Zajęcia łączą solidne podstawy teoretyczne z intensywnymi warsztatami praktycznymi, gdzie uczestnicy implementują różnorodne architektury sieci neuronowych i uczą się rozwiązywać rzeczywiste problemy przy użyciu głębokiego uczenia. Warsztaty prowadzone są w środowisku, które odzwierciedla realne wyzwania projektowe.

• Inżynierów uczenia maszynowego pracujących nad projektami deep learning
• Data scientists specjalizujących się w sieciach neuronowych
• Programistów ML zainteresowanych frameworkiem Torch
• Badaczy pracujących nad zaawansowanymi modelami AI
• Specjalistów ds. wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego
• Inżynierów ds. optymalizacji modeli deep learning
• Architektów rozwiązań AI poszukujących wydajnych narzędzi
• Programistów chcących poszerzyć kompetencje o głębokie uczenie

1. Podstawy architektury Torch
• Ekosystem i komponenty frameworka
• Tensory i operacje tensorowe
• Automatyczne różniczkowanie
• Zarządzanie pamięcią i optymalizacja wydajności
2. Projektowanie sieci neuronowych
• Implementacja warstw i modeli
• Funkcje aktywacji i inicjalizacja wag
• Mechanizmy regularyzacji
• Zaawansowane architektury sieci
3. Trening i optymalizacja
• Strategie treningu modeli
• Techniki optymalizacji gradientowej
• Zarządzanie procesem uczenia
• Debugowanie modeli deep learning
4. Wdrażanie i skalowanie
• Deployment modeli Torch
• Optymalizacja wydajności inferecji
• Rozproszone trenowanie modeli
• Integracja z infrastrukturą produkcyjną

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie posiadał głęboką wiedzę praktyczną o projektowaniu i implementacji modeli deep learning w środowisku Torch. Zdobędzie umiejętność efektywnego trenowania złożonych architektur sieci neuronowych z wykorzystaniem zaawansowanych technik optymalizacji. Rozwinie zdolność do identyfikacji i rozwiązywania problemów wydajnościowych w projektach deep learning. Nauczy się implementować własne warstwy i komponenty sieci neuronowych dostosowane do specyficznych potrzeb projektowych. Będzie potrafił optymalizować proces treningu i inferencji modeli pod kątem wydajności i zużycia zasobów. Zyska praktyczne doświadczenie w deploymencie modeli Torch w środowisku produkcyjnym.

• Solidna znajomość podstaw deep learning
• Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
• Znajomość algebry liniowej i rachunku różniczkowego
• Praktyczna wiedza o sieciach neuronowych

• Architektura Torch
• Operacje tensorowe
• Automatyczne różniczkowanie
• Projektowanie sieci neuronowych
• Optymalizacja gradientowa
• Regularyzacja modeli
• Distributed training
• Model deployment
• Performance optimization
• Memory management
• Custom layers
• Production integration