Deep learning w języku Python - techniki zaawansowane

by:
Czas trwania 3 dni

Najbliższe terminy tego szkolenia

Cena szkolenia 2400 PLN (netto)

Skuteczność

W naszej pracy nadrzędną wartością jest skuteczność szkoleń. Jako programiści rozumiemy, że w nauce chodzi przede wszystkim o skuteczność. Wszystkie elementy procesu szkolenia, od doboru właściwego trenera do przemyślanej warsztatowej formuły są po to, by to osiągnąć. Doskonalimy się w tym od 2008 roku. Możesz więc na nas polegać!

Program szkolenia

  1. Wstęp do modułów oraz narzędzi, używanych w Deep Learning oraz wskazanie różnic pomiędzy nimi.
    • Numpy, Pandas, Numba, Dash
    • Tensorflow, Keras, Pytorch, MXnet
    • Jupyter, Google Colab, Databricks, AWS SageMaker
  2. Klasyfikacja i regresja za pomoca algorytmów sieci neuronowych.
    • Przewidywanie wysokości rachunków za prąd jako przykład regresji.
    • Określenie zdolności kredytowej jako przykład klasyfikacji.
  3. Użycie Deep Learning w pracy z danymi tekstowymi.
    • Przygotowanie danych do pracy z sieciami rekurencyjnymi.
    • Przewidywanie sentymentu postów z portalu Twitter.
    • Generowanie komentarzy z pomocą sieci rekurencyjnych.
  4. Deep learning w kontekście pracy z obrazami (Computer Vision).
    • Przypomnienie pojęcia splotu oraz sieci konwolucyjnych.
    • Przygotowanie danych do pracy z sieciami CNN.
    • Klasyfikacja obrazów.
    • Segmentacja obrazów.
  5. Przewidywanie szeregów czasowych przy pomocy sieci typu LSTM.
    • Próba przewidywania wskaźników giełdowych lub kryptowalut.
  6. Przegląd najpopularniejszych architektur oraz modeli typu State of the Art(SOTA).
    • Wyjaśnienie pojęcia transfer learning.
    • Wprowadzenie do Hugging Face oraz konkurencyjnych rozwiązań.
    • Użycie modeli typu SOTA i porównanie z ich analogami z poprzednich podpunktów.
    • Wskazanie zalet i wad użycia Deep Learning w praktyce.
  7. 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!
Kontynuacja kursu Wstęp do Deep Learning. Wysokie wskazane uczestnictwo w części pierwszej, bądź opanowanie wiedzy w swoim zakresie. Część druga wprowadza w bardziej zaawansowane zagadnienia, które jednocześnie stoją bliżej realnych zastosowań.
Każdy case jest oparty na realnych przypadkach w biznesie bądź nauce. Kurs daje podstawy, by móc samodzielnie zacząć realizować własne projekty. Dla pragnących jeszcze pogłębić swoja wiedzę i specjalizacje, zostaną przygotowane specjalne kursy - Deep Learning dla NLP, Deep Learning dla Computer Vision oraz Deep Learning for Time-series.
Terminy gwarantowane Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu. Więcej
Szkolenia online i udział 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. W każdym szkoleniu stacjonarnym możesz brać udział online. Więcej
Inne szkolenia tej kategorii Sprawdź pozostałe szkolenia Python!

Trenerzy kategorii Python

Wojciech Grzybek
Paweł Stasiński
Andrzej Klusiewicz

Masz jakieś pytania? Skontaktuj się z nami!

Odpowiadamy na telefony i maile w godzinach 9:00-17:00 od poniedziałku do piątku.

Szkolenia otwarte 22 299 53 69
Szkolenia zamknięte i grupy 733 908 205
Napisz do nas

Potrzebujesz więcej informacji?

Wiadomość wysłana

Przyjęliśmy Twoją wiadomość i skontaktujemy się z Tobą w tej sprawie

Klikając OK wrócisz do formularza

Nasza strona korzysta z plików cookie. Możesz zmienić zasady ich używania lub zablokować pliki cookie w ustawieniach przeglądarki. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności. Kontynuując korzystanie ze strony, wyrażasz zgodę na używanie plików cookie.