Sztuczne sieci neuronowe - głębokie uczenie maszynowe

Zarezerwuj termin szkolenia

Opis szkolenia:

Szkolenie dedykowane dla osób pragnących zgłębić tajniki działania sztucznych sieci neuronowych, zarówno od strony teoretycznej, jak i praktycznej, oraz zdobyć umiejętności z zakresu ich projektowania i uczenia. Uczestnicy zrozumieją, jak wykorzystać ich potęgę do rozwiązywania dowolnych problemówi. Kurs ten pozwoli także na zrozumienie działania zaawansowanych systemów AI, takich jak ChatGPT, oraz na poznanie, w jaki sposób są one w stanie generować złożone treści.

Główne korzyści dla uczestników:

  • Zdobycie głębokiej wiedzy teoretycznej i praktycznych umiejętności w zakresie projektowania, trenowania i ewaluacji sztucznych sieci neuronowych.
  • Zrozumienie zaawansowanych konceptów głębokiego uczenia, co umożliwi uczestnikom eksplorację najnowszych trendów i technologii w tej dziedzinie.
  • Praktyczne doświadczenie w wykorzystaniu frameworków do głębokiego uczenia takich jak TensorFlow i Keras w realnych projektach.
  • Zdolność do zastosowania głębokiego uczenia w rozwiązaniu różnorodnych problemów, takich jak rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.
  • Zrozumienie, jak zaawansowane systemy AI takie jak ChatGPT generują złożone treści, co rozszerza horyzonty uczestników w zakresie możliwości głębokiego uczenia.
  • Praktyczne doświadczenie zdobyte podczas pracy nad projektem końcowym, które uczestnicy mogą zastosować w przyszłych projektach AI.
  • Możliwość interakcji i wymiany doświadczeń z innymi uczestnikami oraz ekspertami w dziedzinie głębokiego uczenia.

Wymagania wstępne:

  1. Zaawansowana wiedza z zakresu programowania:

    • Solidna znajomość Pythona oraz podstawowych koncepcji programowania

  2. Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego:

    • Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego, takich jak regresja, klasyfikacja, oraz podstawowe metryki ewaluacji.

  3. Znajomość matematyki:

    • Dobra znajomość algebry liniowej, rachunku różniczkowego i całkowego, oraz statystyki.

  4. Znajomość języka angielskiego:

    • Zrozumienie technicznego angielskiego, gdyż wiele źródeł i dokumentacji jest dostępnych wyłącznie w tym języku.
  • Definicja i historia sztucznych sieci neuronowych
  • Podstawowe koncepty: neurony, warstwy, funkcje aktywacji
  • Przegląd różnych architektur: sieci feedforward, sieci konwolucyjne, sieci rekurencyjne
  • Omówienie zastosowań różnych typów sieci neuronowych
  • Wprowadzenie do TensorFlow, Keras i PyTorch
  • Praktyczne ćwiczenia z budowaniem modeli w TensorFlow
  • Inicjalizacja wag, optymalizatory, funkcje kosztu
  • Techniki regularyzacji i zapobieganie przeuczeniu
  • Autoenkodery, sieci generatywne (GANs)
  • Praktyczne ćwiczenia z głębokim uczeniem nienadzorowanym
  • Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) w analizie obrazu
  • Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) w przetwarzaniu języka naturalnego
  • Wprowadzenie do modeli sekwencyjnych i generowania tekstu
  • Omówienie działania ChatGPT i innych zaawansowanych systemów generowania tekstu
Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z nami!

Email: kontakt@akademia.ai

Zapytaj o to szkolenie