Szkolenie TensorFlow to praktyczny kurs uczenia maszynowego i głębokiego, który przygotowuje do budowy, trenowania i wdrażania modeli sieci neuronowych do analizy obrazów, tekstu i szeregów czasowych
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania, budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia z wykorzystaniem biblioteki TensorFlow
Szkolenie uczy implementacji i modyfikacji architektur sieci neuronowych do analizy obrazów, przetwarzania języka naturalnego oraz predykcji szeregów czasowych
Szkolenie pokazuje, jak stosować techniki optymalizacji, regularyzacji i transfer learningu w praktycznych projektach uczenia maszynowego
Szkolenie omawia metody oceny jakości modeli oraz dobre praktyki wdrażania rozwiązań opartych o uczenie głębokie
Dla kogo?
Programiści, data scientist i analitycy danych z podstawową znajomością Pythona i uczenia maszynowego, chcący rozpocząć pracę z głębokim uczeniem
Osoby przygotowujące się do certyfikacji TensorFlow Developer lub wdrażające rozwiązania AI w projektach komercyjnych
Statystycy i specjaliści IT realizujący zadania związane z analizą obrazów, tekstu lub szeregów czasowych
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje i trenuje modele sieci neuronowych w TensorFlow
Uczestnik analizuje i przygotowuje dane do zadań klasyfikacji i predykcji
Uczestnik wdraża techniki regularyzacji i optymalizacji modeli
Uczestnik wykorzystuje transfer learning w praktycznych zastosowaniach
Uczestnik ocenia skuteczność modeli i interpretuje wyniki
Uczestnik stosuje narzędzia do monitorowania i wizualizacji procesu uczenia
Wymagania
Podstawowa znajomość języka Python
Znajomość podstawowych technik uczenia maszynowego, w tym najczęściej stosowanych architektur sieci neuronowych, takich jak sieć konwolucyjna czy sieć rekurencyjna
