Zrozumienie głębokich sieci neuronowych – od teorii do praktyki

Opis

Szkolenie zapewnia dogłębne zrozumienie teoretycznych podstaw oraz praktycznych aspektów implementacji głębokich sieci neuronowych. Uczestnicy poprzez systematyczne warsztaty poznają nie tylko techniczne aspekty, ale również matematyczne fundamenty stojące za głębokim uczeniem. Program został zaprojektowany tak, aby połączyć teorię z intensywnymi ćwiczeniami praktycznymi, prowadząc uczestników od podstawowych koncepcji do zaawansowanych technik implementacyjnych. Zajęcia wykorzystują różnorodne metody nauczania, w tym interaktywne warsztaty, analizę przypadków oraz praktyczne implementacje, aby zapewnić pełne zrozumienie przedstawianych zagadnień.

Profil uczestnika

• Inżynierowie machine learning dążący do pogłębienia wiedzy teoretycznej
• Naukowcy zajmujący się badaniami nad sztuczną inteligencją
• Programiści systemów głębokiego uczenia
• Architekci rozwiązań AI poszukujący solidnych podstaw teoretycznych
• Data scientists specjalizujący się w deep learning
• Badacze akademiccy w dziedzinie uczenia maszynowego
• Specjaliści od optymalizacji sieci neuronowych
• Inżynierowie R&D w działach AI

Agenda

1. Fundamenty matematyczne
• Algebra liniowa w kontekście sieci neuronowych
• Rachunek różniczkowy i optymalizacja
• Teoria informacji i entropia
• Podstawy probabilistyki w deep learning
2. Architektury sieci neuronowych
• Sieci feed-forward i ich właściwości
• Architektury konwolucyjne i ich zastosowania
• Sieci rekurencyjne i przetwarzanie sekwencji
• Architektury uwagowe i transformery
3. Techniki optymalizacji i regularyzacji
• Algorytmy gradientowe i ich warianty
• Metody regularyzacji i zapobieganie przeuczeniu
• Normalizacja i inicjalizacja parametrów
• Strategie uczenia i dobór hiperparametrów
4. Zaawansowane techniki
• Reprezentacje uczenia i transfer learning
• Uczenie przeciwstawne
• Architektury generatywne
• Uczenie ze wzmocnieniem w deep learning
5. Implementacja i wdrożenie
• Projektowanie architektury dla konkretnych zastosowań
• Optymalizacja wydajności i zasobów
• Techniki debugowania sieci neuronowych
• Strategie wdrażania w produkcji

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie posiadał głębokie zrozumienie teoretycznych podstaw sieci neuronowych, co pozwoli mu podejmować świadome decyzje projektowe. Zdobędzie umiejętność analizy i interpretacji zachowania sieci neuronowych na poziomie matematycznym. Będzie potrafił implementować i optymalizować złożone architektury sieciowe z pełnym zrozumieniem zachodzących procesów. Opanuje zaawansowane techniki regularyzacji i optymalizacji, umożliwiające tworzenie wydajnych i stabilnych modeli. Nauczy się efektywnie debugować i rozwiązywać problemy w głębokich sieciach neuronowych. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w projektowaniu architektur sieciowych dostosowanych do specyficznych wymagań. Pozna metody efektywnego trenowania i dostrajania modeli z wykorzystaniem zaawansowanych technik optymalizacji. Będzie potrafił wdrażać modele deep learning z uwzględnieniem aspektów wydajnościowych i zasobowych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Solidna znajomość matematyki wyższej
• Doświadczenie w implementacji sieci neuronowych
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego
• Rozumienie koncepcji programowania numerycznego

Zagadnienia

• Matematyczne podstawy deep learning
• Zaawansowane architektury sieciowe
• Teoria optymalizacji w uczeniu głębokim
• Techniki regularyzacji i normalizacji
• Transfer learning i reprezentacje
• Uczenie przeciwstawne
• Architektury generatywne
• Debugowanie sieci neuronowych
• Strategie trenowania modeli
• Optymalizacja zasobów i wydajności
• Wdrażanie modeli produkcyjnych
• Analiza i interpretacja zachowania sieci

Poznaj naszą firmę