Zaawansowane techniki w Deeplearning4j

Opis

Szkolenie zapewnia dogłębne zrozumienie zaawansowanych technik deep learning z wykorzystaniem frameworka Deeplearning4j. Program został zaprojektowany tak, aby umożliwić uczestnikom opanowanie złożonych architektur sieci neuronowych i ich implementacji w środowisku JVM. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy pracują nad zaawansowanymi projektami, ucząc się implementować różnorodne modele głębokiego uczenia i rozwiązywać złożone problemy. Zajęcia łączą zaawansowaną teorię z praktycznym doświadczeniem, pokazując jak efektywnie wykorzystać możliwości platformy Java w zadaniach deep learning.

Profil uczestnika

Szkolenie jest dedykowane programistom Java i inżynierom ML, którzy chcą rozwijać zaawansowane rozwiązania deep learning w ekosystemie JVM. Jest szczególnie wartościowe dla specjalistów pracujących nad złożonymi projektami AI, programistów enterprise implementujących rozwiązania ML w Javie, badaczy stosujących deep learning w swoich projektach, oraz architektów rozwiązań projektujących systemy AI. Program jest również odpowiedni dla zespołów wdrażających zaawansowane modele neuronowe w środowisku produkcyjnym.

Agenda

1. Zaawansowana architektura DL4J
• Optymalizacja wydajności na JVM
• Zarządzanie pamięcią
• Distributed computing
• Integracja z ekosystemem Java
2. Złożone architektury neuronowe
• Zaawansowane CNN i RNN
• Architektury transformerowe
• Sieci generatywne
• Transfer learning
3. Trening i optymalizacja
• Zaawansowane techniki treningu
• Custom layers i loss functions
• Hyperparameter optimization
• Model debugging
4. Wdrożenie w produkcji
• Integracja z systemami enterprise
• Skalowanie i wydajność
• Monitoring i diagnostyka
• Best practices produkcyjne

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą posiadać zaawansowane umiejętności w implementacji złożonych rozwiązań deep learning w środowisku JVM. Zdobędą dogłębną wiedzę w zakresie architektury Deeplearning4j, projektowania i implementacji zaawansowanych sieci neuronowych, optymalizacji wydajności oraz wdrażania w środowisku produkcyjnym. Uczestnicy poznają metody efektywnego treningu złożonych modeli, techniki debugowania oraz najlepsze praktyki w rozwoju systemów AI na platformie Java.

Wymagane przygotowanie uczestników

Przed rozpoczęciem szkolenia uczestnicy powinni posiadać solidną znajomość programowania w Java oraz podstawową wiedzę z zakresu deep learning. Pomocna będzie również znajomość matematycznych podstaw uczenia maszynowego.

Zagadnienia

Program szkolenia obejmuje zaawansowane tematy związane z implementacją deep learning w ekosystemie Java. Uczestnicy poznają architekturę DL4J, zaawansowane modele neuronowe, techniki optymalizacji, distributed computing, integrację z systemami enterprise oraz najlepsze praktyki produkcyjne. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne zastosowanie zaawansowanych technik w rzeczywistych projektach i efektywne wykorzystanie możliwości platformy Java.

Poznaj naszą firmę