Zaawansowane techniki głębokiego uczenia

Opis

Szkolenie pogłębia wiedzę z zakresu zaawansowanych technik głębokiego uczenia, koncentrując się na najnowszych osiągnięciach w tej dziedzinie. Podczas warsztatów uczestnicy poznają zaawansowane architektury sieci neuronowych, metody treningu i optymalizacji oraz techniki transferu uczenia. Program obejmuje praktyczne implementacje złożonych modeli oraz ich zastosowanie w wymagających scenariuszach biznesowych.

Profil uczestnika

• Doświadczeni inżynierowie ML pracujący z deep learning
• Data Scientists specjalizujący się w sieciach neuronowych
• Badacze rozwijający nowe architektury sieci
• Specjaliści ds. optymalizacji modeli deep learning
• Architekci rozwiązań AI
• Eksperci ds. uczenia maszynowego

Agenda

1. Zaawansowane architektury
• Attention mechanisms i transformery
• Architektury hybrydowe
• Modele generatywne
• Meta-learning
2. Techniki optymalizacji
• Zaawansowane metody regularyzacji
• Techniki optymalizacji hiperparametrów
• Uczenie federacyjne
• Destylacja wiedzy
3. Skalowalność i wydajność
• Distributed training
• Kwantyzacja modeli
• Pruning i kompresja
• Optymalizacja inferencji
4. Wdrożenie na produkcję
• MLOps dla deep learning
• Monitoring i debugowanie
• Continuous training
• Zarządzanie modelami

Korzyści

Uczestnik opanuje zaawansowane techniki projektowania i trenowania złożonych modeli głębokiego uczenia. Zdobędzie umiejętność implementacji i dostrajania najnowszych architektur sieci neuronowych. Nauczy się skutecznie optymalizować wydajność i skalowalność modeli deep learning. Będzie potrafił wdrażać zaawansowane rozwiązania ML w środowisku produkcyjnym. Pozna metody efektywnego zarządzania cyklem życia modeli deep learning. Rozwinie zdolność adaptacji najnowszych osiągnięć w dziedzinie do praktycznych zastosowań.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Praktyczne doświadczenie w implementacji sieci neuronowych
• Zaawansowana znajomość matematyki i statystyki
• Biegłość w programowaniu w Pythonie
• Znajomość frameworków deep learning

Zagadnienia

• Mechanizmy uwagi
• Architektury transformerowe
• Meta-learning
• Uczenie federacyjne
• Destylacja wiedzy
• Distributed training
• Kwantyzacja modeli
• Pruning sieci
• MLOps
• Continuous training
• Optymalizacja wydajności
• Monitoring modeli

Poznaj naszą firmę