Szkolenie: Metody i algorytmy sztucznej inteligencji w generowaniu obrazów
Szkolenie z generatywnej sztucznej inteligencji uczy nowoczesnych metod generowania obrazów, obejmuje praktyczne warsztaty z fine-tuningu modeli, omawia architekturę Stable Diffusion, LoRA i Flux oraz przygotowuje do samodzielnego wdrażania AI w projektach graficznych
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:3 dni (24h)
Kod kursu:AI/GEN-IMG
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneMetody i algorytmy sztucznej inteligencji w generowaniu obrazów
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i trenowania modeli generatywnych AI do tworzenia obrazów na bazie własnych danych
Szkolenie uczy stosowania nowoczesnych technik fine-tuningu, takich jak LoRA, w celu personalizacji modeli generatywnych
Szkolenie omawia praktyczne wykorzystanie bibliotek i narzędzi do generowania oraz modyfikowania obrazów z użyciem AI
Szkolenie rozwija umiejętność analizy i oceny efektywności różnych architektur modeli generatywnych w kontekście zastosowań biznesowych i badawczych
Dla kogo?
Doświadczony data scientist lub inżynier ML z minimum rocznym doświadczeniem w deep learning i PyTorch
Specjalista zajmujący się wdrażaniem rozwiązań AI w obszarze przetwarzania i generowania obrazów
Osoba pracująca w środowisku Linux i Jupyter Notebook, zainteresowana praktycznym zastosowaniem generatywnej AI
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje i trenuje modele generatywne AI do tworzenia obrazów
Uczestnik analizuje i porównuje architektury GAN, VAE, Stable Diffusion oraz Flux
Uczestnik wdraża techniki fine-tuningu, takie jak LoRA, na własnych danych
Uczestnik obsługuje narzędzia i biblioteki do generowania oraz modyfikacji obrazów
Uczestnik ocenia efektywność modeli generatywnych w praktycznych zastosowaniach
Uczestnik stosuje zasady etyki i prywatności w pracy z danymi obrazowymi
Wymagania
Szkolenie nie jest kierowane dla osób początkujących - wymagane co najmniej roczne doświadczenie z uczeniem głębokim (deep learning) oraz PyTorch
Dobra znajomość języka programowania Python
Dobra znajomość środowiska Linux oraz pracy ze środowiskiem Jupyter Notebook
Dostęp do Google Colab
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
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
