Szkolenie Uczenie maszynowe z TensorFlow
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Uczenie maszynowe z TensorFlow
Szkolenie „Uczenie maszynowe z TensorFlow” to intensywny kurs, dzięki któremu poznasz najważniejsze narzędzia i techniki wykorzystywane w pracy z jedną z najpopularniejszych platform uczenia maszynowego. Praktyczna formuła warsztatów (80% ćwiczeń, 20% teorii) pozwoli Ci szybko zacząć budować, trenować i optymalizować modele ML, które sprawdzają się w analizie danych, przetwarzaniu obrazów czy automatyzacji zadań biznesowych. Kurs to doskonały wybór dla osób, które chcą wejść na wyższy poziom analizy danych z wykorzystaniem TensorFlo
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów oraz analityków danych, którzy chcą samodzielnie wdrażać modele ML-
Osób z podstawową znajomością Pythona, zainteresowanych wykorzystaniem TensorFlow w praktyce
-
Specjalistów IT wdrażających nowoczesną analitykę danych czy automatyzację procesów
-
Studentów oraz entuzjastów chcących rozpocząć karierę w obszarze uczenia maszynowego
Czego nauczysz się na szkoleniu?
- Opanujesz budowanie, trenowanie i ocenę modeli uczenia maszynowego w TensorFlow
- Nauczysz się przygotowywać i augmentować dane, a także efektywnie wizualizować proces uczenia się modeli
- Poznasz techniki transfer learningu oraz zaawansowane metody budowy modeli opartych na CNN i RNN
- Zdobędziesz praktyczne umiejętności optymalizacji i wdrażania modeli w różnych zastosowaniac
- Poznasz sposoby przygotowania, analizy i wizualizacji danych do projektów ML
- Uzyskasz solidną podstawę do dalszej nauki i rozwoju w kierunku zaawansowanych projektów AI
Program szkolenia
Dzień 1: Wstęp do uczenia maszynowego i TensorFlow
Moduł 1: Podstawy uczenia maszynowego z TensorFlow
- Wprowadzenie do ekosystemu TensorFlow: instalacja, architektura, podstawowe funkcje
- Omówienie rodzajów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (nadzorowane, nienadzorowane, głębokie uczenie)
- Kontrukcja sztucznych sieci neuronowych oraz wstęp do mechaniki optymalizacji funkcji celu
Moduł 2: Przygotowanie i analiza danych
- Przetwarzanie, czyszczenie i eksploracja danych w TensorFlow oraz bibliotece Pandas
- Metody wizualizacji danych i przygotowanie zbiorów do treningu modeli
- Techniki augmentacji danych i zarządzanie zbiorami treningowymi dla modeli ML
Dzień 2: Budowa, trening i ewaluacja modeli
Moduł 3: Tworzenie modeli uczenia maszynowego
- Budowa modeli regresyjnych i klasyfikacyjnych w TensorFlow/Keras
- Implementacja warstw neuronowych, optymalizacja modelu i tuning hiperparametrów
- Metody optymalizacji, w tym dobór hiperparametrów, regularyzacja dropout, batch normalization i early stopping
Moduł 4: Walidacja i interpretacja wyników
- Techniki oceny skuteczności modeli: podział na zbiory testowe, metryki jakości z TensorBoard.
- Wizualizacja historii uczenia i metody interpretacji działania modelu. Analiza działania modeli, interpretacja wyników i debugowanie procesów nauki.
Dzień 3: Projekty praktyczne i zastosowania
Moduł 5: Praktyka projektowa i case studies
- Rozwiązywanie realnych problemów z użyciem TensorFlow (np. analiza obrazów, klasyfikacja tekstu)
- Wykorzystanie modeli wstępnie wytrenowanych do szybkiego budowania skutecznych rozwiązań
- Przykłady zastosowań: analiza obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i predykcje szeregów czasowych
- Zespołowa praca warsztatowa: od przygotowania danych po wdrożenie modelu
Moduł 6: Najnowsze trendy i rozwój kompetencji
- Automatyzacja trenowania modeli, transfer learning, integracja z innymi frameworkami
- Omówienie trendów AI oraz możliwości rozwoju kariery w uczeniu maszynowym
