+48 22 203 56 00 biuro@sages.pl
Szkolenie dostępne na zamówienie

Szkolenie: Zastosowania SOTA w przetwarzaniu konkretnych danych

Szkolenie z zastosowań SOTA w przetwarzaniu danych uczy praktycznego wykorzystania najnowszych modeli głębokiego uczenia do analizy tekstu, grafów i chmur punktów 3D, skupiając się na efektywności, wdrażaniu i optymalizacji rozwiązań AI

  • Trenerzy praktycy
  • Kameralne grupy

Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:DL/SOTA

deep-learningbadania-ainajnowsze-modele-aisota-ai

Szkolenie na zamówienie

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

Zastosowania SOTA w przetwarzaniu konkretnych danych

Cele szkolenia

  • Szkolenie przygotowuje do samodzielnego wdrażania i optymalizacji najnowocześniejszych modeli głębokiego uczenia do przetwarzania tekstu, grafów i danych 3D

  • Szkolenie uczy praktycznego stosowania architektury Transformer oraz dedykowanych sieci neuronowych do analizy danych o złożonej strukturze

  • Szkolenie rozwija umiejętność doboru i implementacji efektywnych rozwiązań AI w środowiskach produkcyjnych, z uwzględnieniem ograniczeń sprzętowych i dostępności danych

Dla kogo?

  • Szkolenie adresowane jest do programistów i specjalistów AI z doświadczeniem w głębokim uczeniu, pracujących z danymi tekstowymi, grafowymi lub 3D

  • Przeznaczone dla osób wdrażających lub rozwijających rozwiązania sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych

  • Dedykowane osobom posiadającym znajomość podstaw sieci neuronowych oraz narzędzi Python, takich jak PyTorch

Efekty kształcenia

  • Uczestnik projektuje i wdraża modele głębokiego uczenia do tekstu, grafów i danych 3D

  • Uczestnik analizuje wydajność i optymalizuje rozmiar modeli AI

  • Uczestnik wykorzystuje architekturę Transformer w praktycznych zastosowaniach

  • Uczestnik implementuje sieci neuronowe do przetwarzania chmur punktów 3D

  • Uczestnik stosuje sieci grafowe do analizy danych o strukturze grafowej

  • Uczestnik rozpoznaje wyzwania związane z wdrażaniem AI w środowisku produkcyjnym

Wymagania

  • Od uczestników szkolenia wymagana jest znajomość podstaw działania sieci neuronowych oraz znajomość narzędzi do ich implementacji w języku Python (np. PyTorch)

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

Praktyczne aspekty wdrażania najnowocześniejszych modeli głębokiego uczenia

  • Wydajność dużych modeli

  • Dostępność przetrenowanych wag

  • Dostępność danych uczących

SOTA w NLP

  • Architektura Transformer

  • Zastosowania Transformerów

  • Optymalizacja rozmiaru oraz efektywności modeli

  • Wdrażanie Transformerów w praktyce

Przetwarzanie chmur punktów 3D

  • Wymagania związane z przetwarzaniem danych 3D

  • Metody przetwarzania chmur 3D z wykorzystaniem sieci neuronowych

  • NeRF

  • Hiper sieci w przetwarzaniu chmur punktów 3D

Wykorzystanie sieci neuronowych do pracy z danymi o strukturze grafowej

  • Przykłady danych o strukturze grafowej oraz zastosowań sztucznej inteligencji do ich przetwarzania

  • Sieci grafowe

Wybrane opinie

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

4.8
Ikona podpowiedziŚrednia ocen Sages w serwisie Google Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowana

30.01.2026

Uczestnik szkolenia “Jira - organizacja i zarządzanie projektami”

Adam NAJMOWICZ

Praktyczna wiedza w praktyce i swietna komunikacja z trenerem

Więcej opinii

Podobne szkolenia

Deep learning

Liczba dni: 4
4125 PLN

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

sieci-neuronoweuczenie-glebokieai-zaawansowanedeep-learning

Nienadzorowana reprezentacja, autoenkodery i modele generatywne

Liczba dni: 3
Na zamówienie

Szkolenie z nienadzorowanego uczenia głębokiego uczy budowy reprezentacji danych, autoenkoderów i modeli generatywnych, takich jak VAE i GAN, umożliwiając praktyczne zastosowanie nowoczesnych algorytmów deep learning do analizy i generowania danych

modele-generatywneautoenkoderydeep-learning

Produkcyjne wdrażanie potoków przetwarzania AI/machine learning na Kubernetes

Liczba dni: 4
4150 PLN

Szkolenie uczy wdrażania produkcyjnych potoków AI i machine learning na Kubernetes, obejmuje konteneryzację, orkiestrację zadań, zarządzanie danymi oraz automatyzację wdrożeń, przygotowując do pracy z nowoczesną infrastrukturą ML/AI