Szkolenie Convolutional Neural Networks
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Convolutional Neural Networks
Intensywne, praktyczne szkolenie z zakresu sieci neuronowych konwolucyjnych (CNNs). Podczas tego dwudniowego kursu uczestnicy zdobędą dogłębną wiedzę teoretyczną oraz, co najważniejsze, praktyczne umiejętności w projektowaniu, implementacji i trenowaniu konwolucyjnych sieci neuronowych. Kurs łączy teorię z praktyką, kładąc nacisk na hands-on experience w proporcji 80% warsztatów do 20% wykładów.
Dla kogo jest szkolenie Convolutional Neural Networks?
Szkolenie skierowane jest do programistów, data scientistów, inżynierów uczenia maszynowego oraz badaczy, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę w zakresie CNN i zyskać praktyczne umiejętności w ich implementacji i optymalizacji.
Podstawowa znajomość Pythona-
Przynajmniej minimalne doświadczenie w pracy z bibliotekami do uczenia maszynowego (np. scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch)
-
Podstawowa wiedza z zakresu sieci neuronowych i uczenia maszynowego
-
Umiejętność pracy w środowisku Jupyter Notebook
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Projektowania i implementacji zaawansowanych architektur CNN
- Technik optymalizacji i fine-tuningu modeli konwolucyjnych
- Praktycznego zastosowania transfer learningu w zadaniach wizyjnych
- Wdrażania i optymalizacji modeli CNN w rzeczywistych projektach
Program szkolenia
Dzień 1
Wprowadzenie do sieci neuronowych oraz sieci konwolucyjnych
- Podstawy architektury sieci neuronowej
- Architektura CNN
- Porównanie CNN z tradycyjnymi sieciami neuronowymi
Warstwy konwolucyjne i pooling
- Implementacja warstw konwolucyjnych w PyTorch
- Projektowanie i optymalizacja warstw pooling
Warsztaty: Budowa prostej CNN
- Tworzenie modelu CNN od podstaw
- Analiza wpływu różnych architektur na wydajność
Techniki transfer learning w CNN
- Wykorzystanie pre-trenowanych modeli
- Fine-tuning modeli na własnych danych
Dzień 2
Zaawansowane architektury CNN
- Implementacja ResNet i Inception
- Analiza porównawcza wydajności różnych architektur
Optymalizacja i regulacja CNN
- Techniki regularyzacji: dropout, batch normalization
- Strategie optymalizacji hiperparametrów
Warsztaty: Rozwiązywanie złożonych problemów wizyjnych
- Implementacja modelu do klasyfikacji obrazów
- Tworzenie systemu detekcji obiektów
Wdrażanie modeli CNN w praktyce
- Optymalizacja modeli pod kątem wydajności
- Integracja CNN z aplikacjami w czasie rzeczywistym
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.
