Szkolenie Deep Learning wprowadzenie
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
40h / 5 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie z Wprowadzenia do Deep Learning
Deep Learning to jeden z puzzli wielkiej układanki zwanej uczeniem maszynowym. Machine Learning bazuje na sztucznych sieciach neuronowych i tworzy algorytmy, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. Ale chcemy wchodzić w to jeszcze bardziej i jeszcze głębiej – i tu na scenę wkracza Deep Learning. Mamy dziś dostęp do niezliczonej ilości danych – social media, wyszukiwarki internetowe, platformy e-commerce, serwisy streamingowe, takiej jak HBO czy Netflix – to wszystko kopalnie danych. A górników brakuje!
Dla kogo jest szkolenie Wprowadzenie do Deep Learning?
Dla osób rozpoczynających swoją przygodę z Deep Learningiem, ale również o tych, którzy chcieliby pogłębić swoją wiedzę dotyczącą bardziej zaawansowanych tematów związanych z Data Science.
Dla programistów, analityków danych, analityków biznesowych, marketerów, designerów i wszystkich tych, którym uczenie maszynowe znacznie ułatwia pracę.
Czego nauczysz się na szkoleniu wprowadzenie do Deep Learning?
- Zdobędziesz podstawową wiedzę o Deep Learningu, zaawansowanej gałęzi uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do tworzenia algorytmów naśladujących działanie ludzkiego mózgu.
- Poznasz różne rodzaje uczenia głębokiego, możliwości tej technologii, platformę sprzętową oraz środowisko programistyczne, w tym wykorzystanie chmury obliczeniowej.
- Opanujesz podstawy TensorFlow, w tym strukturę, typy danych, operacje na danych, Gradient Tape oraz Stochastic Gradient Descent (SGD).
- Nauczysz się tworzyć sztuczne sieci neuronowe z wykorzystaniem tf.keras, w tym zrozumiesz teorię i inspirację stojącą za neuronami, warstwami i elastycznością sieci.
- Zdobędziesz umiejętności modelowania, budowy sieci fully connected w tf.keras, analizy jakości modelu oraz tuningowania modelu.
- Opanujesz zaawansowane techniki w Deep Learningu, w tym budowę niskopoziomową sieci, regularizację, korzystanie z Tensorboard, analizę parametrów modelu oraz TensorFlow callbacks.
- Nauczysz się zapisywać i wczytywać modele, co jest kluczowe w praktycznym wykorzystaniu Deep Learningu.
Program szkolenia
Wstęp
- Rodzaje uczenia głębokiego
- Możliwości uczenia głębokiego
- Platforma sprzętowa oraz środowisko programistyczne
- Możliwości wykorzystania chmury
- Tensorflow – podstawy
- Struktura
- Typy danych
- Operacje na danych
- Gradient Tape
- SGD
Sztuczna sieć neuronowa z zastosowaniem tf.keras
- Teoria oraz inspiracja
- Neuron
- Warstwy
- Elastyczność ssn
- Rodzaje modeli ssn
Modelowanie
- Budowa sieci fully connected w tf.keras
- Rozwiązanie „prostego” problemu
- Analiza jakości modelu
- Tuningowanie modelu
Rozszerzenie
- Budowa niskopoziomowa sieci
- Regularyzacja
- Tensorboard
- Analiza parametrów modelu
- Tensorflow callbacks
- Zapisywanie i wczytywanie modeli
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.