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

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
  • 24.07.2026

    Uczestnik szkoleniaDocker w praktyce

    Juliusz Drygalski, Capgemini Polska Sp. z o.o.

    Bo było. Bardzo dużo przekazanej wiedzy i dobrze wszystko wytłumaczone. Prowadzący topka

  • 24.07.2026

    Uczestnik szkoleniaArchitektura systemowa i integracja systemów

    Michał Michalczuk

    Ogólnie bardzo dobre, ale bardzo skondensowane i intesywne - zabrakło czasu na więcej praktyki

  • 23.07.2026

    Uczestnik szkoleniaJira - organizacja i zarządzanie projektami

    Agata Lewandowska, Towarowa Giełda Energii S.A.

    Było dostosowane pod konkretny zespół i konkretne tematy.

  • 22.07.2026

    Uczestnik szkoleniaInżynieria wymagań w AI

    Artur Łagosz, Sygnity S.A.

    Usystematyzowało pracę przy tworzeniu wartościowych promptów, pokazało jak działać w pewnym obszarze, konkretnie posługując się notesem w Copilocie

  • 21.07.2026

    Karol Orzechowski, VIOO LABS Polska Sp. z o.o.

    Topic and the trainer were sensational

  • 17.07.2026

    Yevgeniy Wyszyński, Samsung Electronics Polska

    Prowadzący był dobrze przygotowany, materiał odzwierciedlał wszystko co jest potrzebne dla nauki

  • 17.07.2026

    Marcin Matyszkowicz, Samsung Electronics Polska

    Super interaakcja z prowadzącym, na luzie a bardzo merytorycznie

Więcej opinii