Trwają zapisy do grupy

Szkolenie: Uczenie maszynowe z TensorFlow

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

  • Trenerzy praktycy
  • Kameralne grupy

Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:DL/TF

deep-learningmachine-learningtensorflowsieci-neuronowe

Szkolenie na zamówienie

  • Dostosowany program
  • Indywidualna wycena
  • Dowolny termin
Zapytanie o szkolenie

Uczenie maszynowe z TensorFlow

Cele szkolenia

  • 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

  • Podstawowa wiedza matematyczna: algebra liniowa (działania na macierzach), analiza (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

Pobierz program w PDF
  • Autorem szkolenia jest Waldemar Kołodziejczyk

    Profesjonalnie i akademicko związany z branżą inżynierską, tworzy rozwiązania oparte o wizję komputerową, szeregi czasowe i uczenie ze wzmocnieniem. Zajmuje się pełnym cyklem zagadnień, od dekompozycji problemu biznesowego, poprzez analizy i research aż po trenowanie i deployment modeli na produkcję. Jako trener prowadzi kursy z obszaru Data Science i Machine Learning w Sages. Wykładowca przedmiotu "Uczenie Maszynowe w rozwiązaniach Big Data" na studiach podyplomowych "Big Data" na Politechnice…

Wybrane opinie

Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi

4.8
Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowanaŚrednia ocen Sages w serwisie Google Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowana
  • 29.05.2026

    Uczestnik szkoleniaZaawansowane techniki modelowania Domain-Driven Design

    Adam Suder, Aplikacje Krytyczne

    Duże zaangażowanie prowadzącego, dużo przykładów i ćwiczeń

  • 29.05.2026

    Uczestnik szkoleniaZaawansowane tworzenie aplikacji z użyciem Angular

    Paweł Przytuła, Ośrodek Przetwarzania Informacji

    bardzo dużo ciekawostek, praktycznych rozwiązań

  • 29.05.2026

    Uczestnik szkoleniaZaawansowane tworzenie aplikacji z użyciem Angular

    Paweł Jakubowski, Ośrodek Przetwarzania Informacji

    Mocno merytoryczne i dostosowywane na bieżąco do grupy

  • 29.05.2026

    Uczestnik szkoleniaArchitektura systemowa i integracja systemów

    Łukasz Kolasa

    ciekawy sposób angażowania uczestników, solidna dawka wiedzy, bardzo fajny sposób prezentacji tematów

  • 29.05.2026

    Uczestnik szkoleniaArchitektura systemowa i integracja systemów

    Jarek Maleszyk

    Prowadzący świetnie poradził sobie z bardzo trudnym i rozległym tematem. Zdecydowanie powyżej oczekiwań.

  • 29.05.2026

    Uczestnik szkoleniaArchitektura systemowa i integracja systemów

    Olaf Johne

    Dużo merytorycznej wiedzy i przykładów

  • 29.05.2026

    Marta Zarańska, Fundacja im. Friedricha Eberta

    Tłumaczące od podstaw zawiłe zagadnienia

Więcej opinii