Szkolenie: Deep learning
Szkolenie deep learning to praktyczny kurs, który uczy projektowania, trenowania i wdrażania sieci neuronowych, konwolucyjnych i rekurencyjnych, przygotowując do pracy z analizą obrazów i przetwarzaniem języka naturalnego
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:4 dni (32h)
Kod kursu:DL/N
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Termin gwarantowany
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług Rozwojowych
Oferta specjalnaTrener:
Cena:
4125 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieTrener:
Cena:
4125 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_paymentsTrener:
Cena:
4125 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieTrener:
Cena:
4125 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneDeep learning
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania, trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia z wykorzystaniem nowoczesnych bibliotek
Szkolenie uczy praktycznego zastosowania sieci neuronowych do analizy danych, przetwarzania obrazów oraz tekstu w codziennej pracy
Szkolenie omawia metody optymalizacji, strojenia i ewaluacji modeli deep learning, umożliwiając skuteczne rozwiązywanie problemów biznesowych
Dla kogo?
Programistów, analityków danych i data scientistów z podstawową znajomością uczenia maszynowego i Pythona
Osób rozpoczynających pracę z sieciami neuronowymi, chcących rozwinąć praktyczne umiejętności deep learning
Specjalistów IT, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na analizie obrazów lub przetwarzaniu języka naturalnego
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje i implementuje modele sieci neuronowych do różnych typów danych
Uczestnik analizuje i optymalizuje proces uczenia modeli głębokiego uczenia
Uczestnik stosuje techniki regularyzacji i zapobiega przeuczeniu modeli
Uczestnik wdraża konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w praktyce
Uczestnik wykorzystuje transfer learning i data augmentation w zadaniach analizy obrazów
Uczestnik ocenia skuteczność i poprawność działania modeli deep learning
Wymagania
Od uczestników szkolenia wymagana jest podstawowa znajomość j ęzyka Python oraz znajomość podstaw uczenia maszynowego: wiedza na czym polegają problemy klasyfikacji i regresji, znajomość modeli regresji liniowej i logistycznej. Wymagana jest również podstawowa wiedza matematyczna: działania na macierzach, pochodne funkcji
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Autorem szkolenia jest Norbert Ryciak
Data Scientist w SigDelta. Od lat zajmuje się uczeniem maszynowym, a specjalizuje się w obszarze przetwarzania języka naturalnego i sztucznych sieciach neuronowych (deep learning. W 2015 roku ukończył z wyróżnieniem matematykę na Politechnice Warszawskiej o specjalizacji Statystyka Matematyczna i Analiza Danych. Kontynuował rozwój na doktoracie, w ramach którego prowadził badania nad metodami głębokiego uczenia w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem tekstów - rozpoznawaniem wydźwięku i analizą…
Szkolenie poprowadzi jego autor Norbert Ryciak
Data Scientist w SigDelta. Od lat zajmuje się uczeniem maszynowym, a specjalizuje się w obszarze przetwarzania języka naturalnego i sztucznych sieciach neuronowych (deep learning. W 2015 roku ukończył z wyróżnieniem matematykę na Politechnice Warszawskiej o specjalizacji Statystyka Matematyczna i Analiza Danych. Kontynuował rozwój na doktoracie, w ramach którego prowadził badania nad metodami głębokiego uczenia w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem tekstów - rozpoznawaniem wydźwięku i analizą…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
