Python jest niezaprzeczalnym liderem wśród języków programowania stosowanych w sztucznej inteligencji. Jego wszechstronność i bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow, PyTorch czy Keras, czynią go idealnym narzędziem do tworzenia zaawansowanych modeli głębokiego uczenia. Szkolenie „Deep Learning w Pythonie” zostało zaprojektowane dla osób, które chcą zgłębić tajniki deep learningu, poznając zarówno jego teoretyczne fundamenty, jak i praktyczne zastosowania w realnych projektach.
Cele szkolenia
- Zrozumienie podstaw teorii deep learningu i jego zastosowań w różnych dziedzinach.
- Opanowanie kluczowych narzędzi i bibliotek w Pythonie, takich jak TensorFlow, Keras i PyTorch.
- Nauka budowy, trenowania i optymalizacji modeli głębokich sieci neuronowych.
- Praktyczne zastosowanie deep learningu w analizie obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego oraz prognozowaniu danych.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie „Deep Learning w Pythonie” jest przeznaczone zarówno dla osób początkujących, jak i średniozaawansowanych, które chcą poznać praktyczne zastosowania głębokiego uczenia. Idealne dla:
- Analityków danych, programistów i inżynierów, którzy chcą rozwijać swoje kompetencje w AI i Data Science.
- Specjalistów z branż takich jak medycyna, finanse, marketing czy IT, którzy chcą zastosować deep learning w swoich projektach.
- Studentów i absolwentów kierunków technicznych, pragnących zgłębić jeden z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów sztucznej inteligencji.
- Osób, które znają podstawy Pythona i chcą rozwinąć swoje umiejętności w kierunku zaawansowanego uczenia maszynowego.
Program szkolenia
1. Wprowadzenie do Deep Learningu
- Głębokie uczenie: kluczowe pojęcia i różnice między uczeniem maszynowym a głębokim.
- Struktura sieci neuronowych: neurony, warstwy, funkcje aktywacji.
- Zastosowania deep learningu w biznesie i technologii.
2. Narzędzia w Pythonie do deep learningu
- Wprowadzenie do TensorFlow, Keras i PyTorch – przegląd możliwości.
- Konfiguracja środowiska pracy (Python, Jupyter Notebook, CUDA dla akceleracji GPU).
- Przygotowanie danych do deep learningu: eksploracja, transformacja i augmentacja danych.
3. Budowa i trenowanie modeli głębokiego uczenia
- Tworzenie prostych modeli sieci neuronowych w Keras i TensorFlow.
- Funkcje kosztu, algorytmy optymalizacji (Adam, SGD) i ich zastosowanie.
- Techniki unikania przeuczenia: regularizacja, dropout, batch normalization.
4. Praktyczne zastosowania deep learningu
- Analiza obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN): klasyfikacja i segmentacja obrazów.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): analiza sentymentu, generowanie tekstu, modele Transformer.
- Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN) i LSTM.
5. Projekty praktyczne i case studies
- Klasyfikacja obrazów w medycynie: wykrywanie anomalii na zdjęciach RTG.
- Tworzenie modelu chatbotowego z wykorzystaniem NLP i sieci neuronowych.
- Prognozowanie trendów rynkowych na podstawie danych historycznych.
Korzyści z udziału w szkoleniu
- Praktyczna nauka: Skupiamy się na realnych projektach, które pomagają uczestnikom przełożyć teorię na praktyczne umiejętności.
- Wsparcie ekspertów: Doświadczeni trenerzy zapewniają pomoc na każdym etapie szkolenia, odpowiadając na pytania i dzieląc się najlepszymi praktykami.
- Najnowsze narzędzia: Uczestnicy poznają najnowsze wersje TensorFlow, Keras i PyTorch, które są standardem w deep learningu.
- Certyfikat ukończenia: Uczestnicy otrzymają certyfikat potwierdzający ich wiedzę i umiejętności w zakresie deep learningu w Pythonie.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
- Ekspercka wiedza: Prowadzący to doświadczeni praktycy, którzy na co dzień pracują z technologiami AI i deep learningu.
- Indywidualne podejście: Program szkolenia jest dostosowany do potrzeb uczestników – od podstaw po zaawansowane techniki.
- Elastyczne formy nauki: Szkolenie dostępne jest zarówno online, jak i stacjonarnie, z możliwością uczestnictwa w dowolnym miejscu.
- Kompleksowe materiały: Uczestnicy otrzymują zestawy danych, kod źródłowy oraz dostęp do nagrań z sesji, co umożliwia powtórki i samodzielne ćwiczenia.
Najbliższe terminy i szczegóły organizacyjne
- Forma szkolenia: Online na żywo
- Czas trwania: 6 dni (4 godziny dziennie)
- Najbliższy termin: 19–24 lutego 2024
- Koszt: 3 500 PLN netto
W cenie szkolenia:
- Dostęp do materiałów dydaktycznych i zestawów danych.
- Certyfikat ukończenia w wersji cyfrowej i papierowej.
- Sesje pytań i odpowiedzi z trenerami po każdej lekcji.
Opinie uczestników
Karolina, analityczka danych:
„Dzięki temu szkoleniu mogłam zrozumieć, jak tworzyć i trenować modele deep learningu. Najbardziej doceniam praktyczne podejście – teraz mam wiedzę, którą wykorzystuję w swojej pracy każdego dnia.”
Tomasz, programista:
„Deep learning zawsze wydawał mi się skomplikowany, ale prowadzący wytłumaczyli wszystko w bardzo przystępny sposób. Projekty, które realizowaliśmy, są dokładnie tym, czego potrzebowałem, by zacząć.”
Anna, badaczka naukowa:
„Kurs był doskonały – krok po kroku prowadził przez wszystkie kluczowe aspekty deep learningu. Zdecydowanie polecam każdemu, kto chce rozwijać się w AI!”
Jak się zapisać?
Aby zapisać się na szkolenie, wypełnij formularz zgłoszeniowy. Liczba miejsc jest ograniczona, dlatego warto zarezerwować swoje miejsce już teraz.
Szkolenie „Deep Learning w Pythonie” to kompleksowy kurs, który łączy teorię z praktyką. Dzięki niemu zdobędziesz umiejętności niezbędne do tworzenia zaawansowanych modeli głębokiego uczenia, które znajdą zastosowanie w wielu dziedzinach. Dołącz do szkolenia i zacznij swoją przygodę z jedną z najbardziej ekscytujących technologii współczesnego świata!