Szkolenie z PyTorch
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie z PyTorch
Szkolenie PyTorch to intensywny, dwudniowy kurs, który w 80% opiera się na praktycznych warsztatach, a w 20% na teorii. Kurs jest zaprojektowany tak, aby uczestnicy zdobyli solidne podstawy teoretyczne oraz praktyczne umiejętności w korzystaniu z PyTorch – jednego z najpopularniejszych frameworków do uczenia maszynowego. Podczas szkolenia uczestnicy będą mieli okazję pracować na rzeczywistych danych, budować i trenować modele oraz wdrażać je w środowisku produkcyjnym.
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów i inżynierów danych, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności o PyTorch-
Data scientistów pragnących zastosować PyTorch w swoich projektach
-
Entuzjastów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego chcących rozpocząć pracę z PyTorch
Wymagane umiejętności technologiczne:
-
Znajomość podstaw programowania w Pythonie
-
Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
-
Umiejętność pracy w środowisku Jupyter Notebook lub Google Colab
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Jak zainstalować i skonfigurować PyTorch w swoim środowisku pracy
- Jak budować, trenować i optymalizować modele uczenia maszynowego w PyTorch
- Jak implementować zaawansowane sieci neuronowe, takie jak CNN i RNN
- Jak przygotować i wdrożyć modele PyTorch w środowisku produkcyjnym
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do PyTorch i podstawy uczenia maszynowego
Wprowadzenie do PyTorch
- Historia i rozwój PyTorch
- Architektura i główne komponenty
Instalacja i konfiguracja środowiska
- Instalacja PyTorch i niezbędnych zależności
- Konfiguracja środowiska pracy (Jupyter Notebook, Google Colab)
Podstawy PyTorch
- Operacje na tensorach, autograd i grafy obliczeniowe
- Tworzenie i uruchamianie prostych modeli
Warsztat: Tworzenie pierwszego modelu
- Implementacja modelu liniowego w PyTorch
- Trening i ewaluacja modelu na rzeczywistych danych
Dzień 2: Zaawansowane techniki i praktyczne zastosowania
Zaawansowane modele w PyTorch
- Sieci neuronowe i ich architektura
- Implementacja i trening sieci konwolucyjnych (CNN) oraz rekurencyjnych (RNN)
Optymalizacja modelu i fine-tuning
- Techniki optymalizacji i regularyzacji
- Fine-tuning pretrenowanych modeli w PyTorch
Warsztat: Tworzenie modelu klasyfikacji obrazów
- Przygotowanie i przetwarzanie danych obrazowych
- Implementacja i trening modelu CNN do klasyfikacji obrazów
Deployowanie modeli PyTorch
- Eksportowanie modeli i przygotowanie do wdrożenia
- Praktyczne aspekty wdrażania modeli w środowisku produkcyjnym
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.
