Deep learning w języku Python
by:
Najbliższe terminy tego szkolenia
Skuteczność
Program szkolenia
- Krótki wstęp do sieci neuronowych.
- Dlaczego używamy Deep Learning?
- Co to jest percepton?
- Funkcje aktywacji.
- Funkcje straty / kosztu.
- Metoda gradientu prostego oraz algorytm Propagacji wstecznej (backpropagation)
- Zjawisko przeuczenia (overfitting) oraz techniki walki z nim.
- Zasady budowania modeli.
- Omówienie zasad działania najpopularniejszych architektur oraz przykłady ich zastosowania.
- ANN.
- CNN.
- RNN.
- GAN.
- Krótki wstęp do TF/Keras oraz Pytorch.
- porównanie implementacji funkcji liniowej i logistycznej.
- Pisanie własnych implementacji algorytmów oraz weryfikacja ich działania w TF/Keras i Pytorch.
- Transformacja danych w celu wprowadzenia ich do modelu.
- Omówienie technik kodowania danych.
- Techniki strojenia modeli i debugowania błędów.
- Strojenie hiperparametrów modelu
- Sposoby wrzucenia modelu na produkcje.
- Monitorowanie stabilności modelu.
- Projekt
- Projekt end-to-end, od pozyskania danych do ich czytelnej prezentacji.
- Praca w małym zespole
- Mentoring prowadzącego
Opis szkolenia
Szkolenie odbywa się na żywo z udziałem trenera. Nie jest to forma kursu video!Wszelkie przykłady zostaną oparte na realnych case’ach i stanowią wstęp do części drugiej, w której ukazane techniki zostaną rozwinięte i uzupełnione zgodnie z najnowszymi trendami i stanem wiedzy. Zakładamy, że uczestnik posiada podstawową wiedzę z analizy matematycznej, algebry oraz Pythona.
Prowadzący szkolenie: Paweł Stasiński
Programista Python z wieloletnim praktycznym doświadczeniem. Od kilkunastu ściśle związany z tym właśnie językiem
prowadząc projekty dla małych i dużych firm. W ostatnich latach zajmuje się głównie analizą danych, machine i deep learning głównie w kontekście
analizy tekstu i obrazu. Ostatnio skoncentrowany na projektach związanych w wykorzystaniu Al w social-media. W swojej pracy bardzo dużo poświęca praktyce,
dlatego też tak ważne jest dla niego warsztatowe podejście do zajęć. W JSystems najczęściej można go spotkać prowadzącego szkolenia związane z analizą danych, machine learning oraz deep learning.
Terminy gwarantowane
Gdy na jakiś termin zgłosi się minimalna liczba osób, termin oznaczamy jako gwarantowany.
Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to, że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu.
Nawet gdyby część takiej grupy zrezygnowała lub przeniosła się na inny termin, raz ustalony termin gwarantowany takim pozostaje.
Ewentualne ryzyko ponosimy my jako organizator.
Przejdź do terminów tego szkolenia
Szkolenia online
Szkolenia online odbywają się na żywo z udziałem trenera. Uczestniczy łączą się na szkolenie za pomocą platfomy ZOOM.
Informacje o wymaganym niezbędnym oprogramowaniu oraz informacje organizacyjne uczestnicy otrzymują na 7 dni przed datą rozpoczęcia szkolenia.
Inne szkolenia tej kategorii
Sprawdź pozostałe
szkolenia Python!
Sprawdź, co mówią o nas ci, którzy nam zaufali
Trenerzy kategorii Python
Mateusz Zimoch
Mateusz Zimoch
Kacper Sieradziński
Kacper Sieradziński
Programista z ponad 12 letnim stażem, pracował dla klientów z Norwegii, Szwecji, Wielkiej Brytanii oraz Niemiec. Pracował dla takich firm jak Schibsted Tech Polska oraz PrimeQ tworząc strony o bardzo dużym natężeniu ruchu, skrypty automatyzujące pracę innych, w tym także crawlery. Trener, który na sali spędził ponad 5000h prowadząc szkolenia z baz danych, programowania w Pythonie i PHP.
Kacper uważa, że język programowania to tylko narzędzie w rękach doświadczonego dewelopera, dlatego nieustannie lubi uczyć się nowych rzeczy oraz zarażać miłością do programowania innych (stąd pewnie ten kanał na Youtubie -> Kacper Sieradziński).
Paweł Stasiński
Paweł Stasiński
Łukasz Jaworowski
Łukasz Jaworowski
Wojciech Grzybek
Wojciech Grzybek
