Deep learning, czyli głębokie uczenie, to jedno z najważniejszych osiągnięć współczesnej sztucznej inteligencji, które zrewolucjonizowało wiele branż – od analizy obrazów i rozpoznawania mowy po przetwarzanie języka naturalnego i prognozowanie danych. Choć Python jest najczęściej używanym językiem w tej dziedzinie, R oferuje potężne narzędzia i biblioteki, które umożliwiają skuteczne tworzenie modeli głębokiego uczenia.
Nasze szkolenie „Deep Learning w R” pozwoli Ci zrozumieć zarówno teoretyczne podstawy głębokich sieci neuronowych, jak i ich praktyczne zastosowanie w analizie danych i sztucznej inteligencji. Skupiamy się na praktycznych projektach, które pomogą Ci zdobyć realne umiejętności.
Cele szkolenia
- Zrozumienie podstaw teoretycznych głębokich sieci neuronowych.
- Poznanie narzędzi i bibliotek w R, takich jak TensorFlow for R i Keras for R.
- Umiejętność budowy, trenowania i optymalizacji modeli deep learningu.
- Zastosowanie głębokiego uczenia do analizy obrazów, przetwarzania języka naturalnego i innych zaawansowanych projektów.
Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie „Deep Learning w R” zostało zaprojektowane zarówno dla osób początkujących, jak i tych, które mają już podstawową wiedzę o uczeniu maszynowym i chcą przejść na bardziej zaawansowany poziom. Idealne dla:
- Analityków danych i naukowców, którzy chcą zgłębić tajniki głębokiego uczenia w R.
- Specjalistów z branż takich jak medycyna, finansowa, marketingowa czy technologiczna, którzy szukają nowych możliwości zastosowania AI.
- Studentów i absolwentów Data Science oraz AI, którzy chcą wzbogacić swoje CV o umiejętności pracy z deep learningiem.
- Programistów i badaczy, którzy chcą połączyć swoje doświadczenie z możliwościami sztucznej inteligencji.
Program szkolenia
1. Wprowadzenie do Deep Learningu
- Czym jest głębokie uczenie? Kluczowe pojęcia i koncepcje.
- Budowa sieci neuronowych – neurony, warstwy, funkcje aktywacji.
- Przegląd zastosowań deep learningu w różnych dziedzinach.
2. Narzędzia w R do deep learningu
- Instalacja i konfiguracja TensorFlow oraz Keras w R.
- Przegląd funkcji i możliwości oferowanych przez te biblioteki.
- Przygotowanie danych do deep learningu w R.
3. Budowa i trenowanie modeli deep learningowych
- Tworzenie prostych modeli sieci neuronowych w Keras for R.
- Optymalizacja hiperparametrów – funkcje kosztu, algorytmy optymalizacji (Adam, SGD).
- Walidacja modeli i unikanie przeuczenia (dropout, regularizacja L1/L2).
4. Praktyczne zastosowania deep learningu
- Analiza obrazów z wykorzystaniem konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN).
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – analiza sentymentu, klasyfikacja tekstu.
- Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN).
5. Projekty praktyczne i case studies
- Klasyfikacja obrazów medycznych przy użyciu CNN.
- Budowa modelu do przewidywania churnu klientów z danymi tekstowymi.
- Prognozowanie cen akcji na podstawie szeregów czasowych.
Korzyści z udziału w szkoleniu
- Praktyczne doświadczenie: Uczestnicy zdobędą umiejętności w budowie i trenowaniu modeli deep learningu na rzeczywistych danych.
- Kompleksowe materiały: Dostęp do kodów źródłowych, zestawów danych i szczegółowych instrukcji.
- Certyfikat ukończenia szkolenia: Poświadczający zdobytą wiedzę i praktyczne kompetencje w obszarze deep learningu w R.
- Wsparcie ekspertów: Trenerzy z wieloletnim doświadczeniem są dostępni podczas i po szkoleniu, aby odpowiadać na pytania i wspierać dalszy rozwój.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
- Praktyczne podejście: Nauka przez działanie – uczestnicy pracują na realnych zestawach danych i realizują projekty oparte na rzeczywistych problemach.
- Eksperci w dziedzinie R i AI: Trenerzy prowadzący kurs to praktycy z doświadczeniem w stosowaniu deep learningu w projektach badawczych i biznesowych.
- Elastyczność: Kursy są dostępne zarówno online, jak i stacjonarnie, dostosowane do potrzeb uczestników.
- Najnowsze technologie: Poznasz najnowsze wersje narzędzi, które są standardem w pracy z deep learningiem.
Najbliższe terminy i szczegóły organizacyjne
- Forma szkolenia: Online na żywo
- Czas trwania: 6 dni (4 godziny dziennie)
- Najbliższy termin: 4–9 marca 2024
- Koszt: 3 200 PLN netto
W cenie szkolenia:
- Dostęp do materiałów edukacyjnych i przykładowych projektów.
- Certyfikat ukończenia szkolenia.
- Sesje pytań i odpowiedzi z trenerami po każdym module.
Opinie uczestników
Łukasz, specjalista ds. danych:
„To szkolenie pozwoliło mi zrozumieć, jak budować modele głębokiego uczenia w R. Dzięki praktycznym ćwiczeniom czuję się pewnie w stosowaniu tych technik w pracy.”
Agnieszka, badaczka naukowa:
„Deep learning wydawał mi się trudny, ale prowadzący wyjaśniali wszystko krok po kroku. Teraz mogę stosować R do analizy obrazów w moich projektach badawczych!”
Michał, programista:
„Kurs świetnie łączy teorię z praktyką. Dowiedziałem się, jak wykorzystać R i TensorFlow do przetwarzania danych i budowy modeli. Bardzo polecam!”
Jak się zapisać?
Rejestracja na szkolenie odbywa się poprzez formularz zgłoszeniowy. Liczba miejsc jest ograniczona, dlatego warto zapisać się jak najszybciej, aby nie przegapić tej wyjątkowej okazji.
Szkolenie „Deep Learning w R” to doskonała okazja, by poznać najnowsze techniki w sztucznej inteligencji i nauczyć się ich praktycznego zastosowania. Bez względu na to, czy jesteś początkującym w AI, czy doświadczonym analitykiem, nasz kurs pomoże Ci rozwinąć umiejętności i wdrożyć głębokie uczenie w swoich projektach. Rozpocznij swoją przygodę z deep learningiem i otwórz drzwi do przyszłości już dziś!