Szkolenie Zaawansowane techniki głębokiego uczenia
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-161
- CZAS TRWANIA: 4 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 5050 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
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
- Zaawansowane architektury
- Attention mechanisms i transformery
- Architektury hybrydowe
- Modele generatywne
- Meta-learning
- Techniki optymalizacji
- Zaawansowane metody regularyzacji
- Techniki optymalizacji hiperparametrów
- Uczenie federacyjne
- Destylacja wiedzy
- Skalowalność i wydajność
- Distributed training
- Kwantyzacja modeli
- Pruning i kompresja
- Optymalizacja inferencji
- 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
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Klaudia Janecka
+48 539 064 686
klaudia.janecka@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
Klaudia Janecka
+48 539 064 686
klaudia.janecka@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























