Szkolenie dostępne na zamówienie

Szkolenie: Zwiększanie wydajności sieci neuronowych

Szkolenie z wydajności sieci neuronowych uczy optymalizacji modeli deep learning, takich jak kwantyzacja, pruning, uczenie ciągłe i transfer learning, przygotowując do wdrażania nowoczesnych rozwiązań AI w środowiskach o ograniczonych zasobach

  • Trenerzy praktycy
  • Kameralne grupy

Czas trwania szkolenia:3 dni (24h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:DL/ZWS

deep-learninginferencewydajnosc-modelioptymalizacja-sieci-neuronowych

Szkolenie na zamówienie

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

Zwiększanie wydajności sieci neuronowych

Cele szkolenia

  • Szkolenie przygotowuje do samodzielnego wdrażania i optymalizacji sieci neuronowych pod kątem wydajności obliczeniowej

  • Szkolenie uczy stosowania nowoczesnych algorytmów, takich jak kwantyzacja, pruning czy uczenie ciągłe, w praktycznych projektach

  • Szkolenie rozwija umiejętność analizy i rozwiązywania problemów związanych z efektywnością modeli głębokiego uczenia w różnych środowiskach


Dla kogo?

  • Szkolenie adresowane jest do programistów i inżynierów AI z doświadczeniem w głębokim uczeniu, wdrażających modele w środowiskach o ograniczonych zasobach

  • Przeznaczone dla specjalistów zajmujących się optymalizacją i implementacją sieci neuronowych na urządzeniach mobilnych, mikrokontrolerach lub w aplikacjach edge computing


Efekty kształcenia

  • Uczestnik analizuje i optymalizuje architektury sieci neuronowych pod kątem wydajności

  • Uczestnik wdraża techniki kwantyzacji i pruning w istniejących modelach

  • Uczestnik projektuje rozwiązania z wykorzystaniem uczenia ciągłego i transfer learning

  • Uczestnik rozpoznaje i rozwiązuje problemy związane z domain shift i niepełnymi danymi

  • Uczestnik stosuje mechanizmy early-exit i obliczenia warunkowe w praktyce

  • Uczestnik ocenia efektywność wdrożonych optymalizacji w środowiskach o ograniczonych zasobach


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
  • 24.10.2026

    Uczestnik szkolenia “Tworzenie aplikacji z użyciem React”

    Konrad Kolis

    Idealnie wpasowało sie w stack apek frontowych w mojej firmie i prowadzacy bardzo spoko, material poukladany i dobrze zaplanowany

  • 23.10.2026

    Uczestnik szkolenia “Zaawansowane aspekty języka Java”

    Adam Maciak, Capgemini Polska Sp. z o.o.

    Dobrze przygotowane zadania, dobrze przygotowany prowadzący, dużo wiedzy praktycznej, bardzo dobry balans między "wykładami" a częścią praktyczą

  • 23.10.2026

    Uczestnik szkolenia “Tworzenie aplikacji z użyciem React”

    Bartłomiej Marek

    Merytoryka super, interakcja z grupą ze względu na szkolenie zdalne niska, choć jakby wszyscy mieli kamery włączone, efekt byłby lepszy.

  • 23.10.2026

    Uczestnik szkolenia “Zaawansowane aspekty języka Java”

    Monika Berent, Capgemini Polska Sp. z o.o.

    Bardzo dużo przykładów dobrej praktyki oraz nowoczesnej Javy.

  • 23.10.2026

    Uczestnik szkolenia “FinOps w środowiskach chmurowych i lokalnych”

    Artur Polit

    Wyjście od fundamentów, ekonomiki przedsiębiorstw

  • 23.10.2026

    Uczestnik szkolenia “FinOps w środowiskach chmurowych i lokalnych”

    Aleksandra Gładysz

    Może i nawer rewelacyjne ale nie mam porównania- po prostu :)

  • 23.10.2026

    Uczestnik szkolenia “FinOps w środowiskach chmurowych i lokalnych”

    Dorota Śnieżko

    pomogło mi ułożyć wiedzę o FinOpsi znacząco ją poszerzyć.

Więcej opinii