Szkolenie Introduction to Deep Learning with PyTorch
Poziom
PodstawowyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Introduction to Deep Learning with PyTorch
Szkolenie „Introduction to Deep Learning with PyTorch” to intensywny, 2-3 dniowy kurs skierowany do osób, które chcą poznać praktyczne podstawy głębokiego uczenia maszynowego z wykorzystaniem popularnego frameworku PyTorch. Kurs łączy teorię (20%) z licznymi ćwiczeniami warsztatowymi (80%), dzięki czemu uczestnicy nabędą niezbędne umiejętności tworzenia, trenowania i testowania modeli neuronowych od podstaw. Zajęcia obejmują kluczowe zagadnienia takie jak budowa sieci, praca z danymi, wykorzystanie tensorów oraz optymalizacja procesu uczenia.
Dla kogo jest to szkolenie?
Początkujących programistów i data scientistów chcących poznać deep learning-
Osób planujących budować rozwiązania AI z użyciem PyTorch
-
Analityków i inżynierów danych, którzy chcą rozwinąć kompetencje w ML
-
Specjalistów IT i badaczy zainteresowanych trenowaniem modeli neuronowych
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Tworzyć i trenować modele głębokich sieci neuronowych w PyTorch
- Zarządzać danymi i efektywnie przygotowywać je do uczenia
- Optymalizować i monitorować proces treningu modeli
- Stosować techniki transfer learningu i dostosowywać modele do nowych zadań
- Przygotowywać modele do wdrożenia i integracji z realnymi systemami
- Nauczysz się samodzielnie budować i trenować modele głębokie w PyTorch
Program szkolenia
Dzień 1: Podstawy PyTorch i wprowadzenie do deep learningu
Moduł 1: Wprowadzenie do PyTorch i praca z tensorami
- Czym jest PyTorch i dlaczego jest popularny?
- PyTorch vs TensorFlow – krótki przegląd i wybór frameworków
- Zapoznanie z biblioteką PyTorch i jej zaletami
- Tworzenie, operacje i manipulacja tensorami
- Praca na GPU i efektywne wykorzystanie zasobów sprzętowych
- Prosty pipeline danych na potrzeby uczenia
Moduł 2: Budowa i trenowanie prostych modeli neuronowych
- Architektura sieci neuronowych i podstawowe pojęcia deep learningu
- Definicja modeli w PyTorch – warstwy, funkcje aktywacji
- Implementacja pętli treningowej i procesu optymalizacji
- Inicjalizacja parametrów i wyjaśnienie idei backpropagation
- Budowa własnej sieci (definiowanie warstw, funkcje aktywacji, forward pass)
- Ćwiczenia praktyczne: stworzenie i wytrenowanie klasyfikatora
Dzień 2: Zaawansowane techniki i praca z danymi
Moduł 3: Zarządzanie danymi i przygotowanie zbiorów treningowych
- Tworzenie oraz ładowanie zestawów danych (Dataset, DataLoader)
- Techniki augmentacji i podziału danych na zbiór treningowy i testowy
- Wizualizacja i analiza danych wejściowych
- Warsztaty: przygotowanie niestandardowego zbioru danych do trenowania
Moduł 4: Optymalizacja i monitorowanie modelu
- Dobór funkcji straty i optymalizatorów
- Regularizacja, early stopping i zapobieganie przeuczeniu
- Debugowanie modeli i eksploracja błędów – typowe pułapki i ich diagnoza
- Wprowadzenie do TensorBoard i innych narzędzi wizualizacji (krótkie intro)
- Zapisywanie i wczytywanie modelu
- Monitorowanie metryk i wizualizacja wyników treningu
- Zapobieganie overfittingowi: dropout, early stopping, l2 regularization
- Ewaluacja modelu: podział na zbiory walidacyjne, mierzenie accuracy/F1-score
Dzień 3: Praktyczne projekty i transfer learning
Moduł 5: Transfer learning i fine-tuning
- Wykorzystanie gotowych modeli w PyTorch do nowych zadań
- Metody adaptacji modeli i trening warstw końcowych
- Przykłady zastosowań w klasyfikacji obrazów czy NLP
- Różne funkcje kosztu (MSE, CrossEntropy) i optymalizatory (SGD, Adam)
- Zarządzanie hiperparametrami: dobór learning rate, liczba epok, batch siz
- Praktyczne zadania: dostosowanie pretrenowanego modelu do własnego problemu
Moduł 6: Deployment i skalowanie modeli
- Przygotowanie modelu do produkcji
- Podstawy integracji modeli z aplikacjami Python
- Wprowadzenie do narzędzi do optymalizacji i przyspieszania inferencji
- Projekt praktyczny: przygotowanie miniaplikacji AI na podstawie własnego modelu
