Szkolenie Zaawansowane techniki Apache SINGA
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-204
- CZAS TRWANIA: 3 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 3750 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Szkolenie pogłębia wiedzę z zakresu Apache SINGA, skupiając się na zaawansowanych technikach implementacji i optymalizacji modeli deep learning. Uczestnicy poznają specjalistyczne metody rozproszonego treningu, zaawansowane architektury sieci oraz techniki wdrażania w środowisku produkcyjnym. Program prowadzony jest w formie intensywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktyczne implementacje.
Profil uczestnika
- Doświadczeni programiści ML/DL
- Architekci rozwiązań AI pracujący nad systemami rozproszonymi
- Inżynierowie ML specjalizujący się w systemach skalowalnych
- Specjaliści R&D w dziedzinie distributed deep learning
- Technical Leaderzy zespołów AI
- Data Scientists pracujący nad dużymi modelami
- Badacze w dziedzinie distributed computing
- DevOps specjaliści wdrażający rozwiązania AI
Agenda
- Zaawansowana architektura SINGA
- Komponenty systemu rozproszonego
- Modele programowania rozproszonego
- Zarządzanie pamięcią
- Optymalizacja komunikacji
- Implementacja zaawansowanych modeli
- Distributed gradient descent
- Model parallelism
- Parameter server architecture
- Synchronous vs asynchronous training
- Optymalizacja wydajności
- Techniki redukcji komunikacji
- Load balancing
- Memory optimization
- GPU acceleration
- Wdrożenie i monitoring
- Deployment patterns
- Fault tolerance
- Performance monitoring
- System scaling
Korzyści
- Głęboka znajomość architektury Apache SINGA
- Umiejętność implementacji rozproszonych systemów ML
- Zdolność optymalizacji wydajności treningu
- Znajomość technik zarządzania pamięcią
- Praktyczna wiedza o wdrożeniach produkcyjnych
- Umiejętność debugowania systemów rozproszonych
- Wiedza o najnowszych trendach w distributed ML
- Certyfikat potwierdzający zaawansowane umiejętności
Wymagane przygotowanie uczestników
- Zaawansowana znajomość programowania w Python
- Doświadczenie w implementacji systemów rozproszonych
- Praktyczna wiedza z zakresu deep learning
- Znajomość systemów GPU computing
Zagadnienia
- Distributed computing
- Model parallelism
- Data parallelism
- Parameter servers
- Gradient aggregation
- Memory management
- Network optimization
- Load balancing
- Fault tolerance
- System monitoring
- GPU acceleration
- Scaling strategies
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Monika Fengler
+48 532 081 700
monika.fengler@eitt.pl
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
Monika Fengler
+48 532 081 700
monika.fengler@eitt.pl
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























