Szkolenie Deep Learning wprowadzenie
Ustalamy indywidualnie
40h / 5 dni
Ustalamy indywidualnie
Szkolenie z Wprowadzenia do Deep Learning
Deep Learning to jeden z puzzli wielkiej układanki zwanej uczeniem maszynowym. Machine Learning bazuje na sztucznych sieciach neuronowych i tworzy algorytmy, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. Ale chcemy wchodzić w to jeszcze bardziej i jeszcze głębiej – i tu na scenę wkracza Deep Learning. Mamy dziś dostęp do niezliczonej ilości danych – social media, wyszukiwarki internetowe, platformy e-commerce, serwisy streamingowe, takiej jak HBO czy Netflix – to wszystko kopalnie danych. A górników brakuje!
Dla kogo jest szkolenie Wprowadzenie do Deep Learning?
Dla osób rozpoczynających swoją przygodę z Deep Learningiem, ale również o tych, którzy chcieliby pogłębić swoją wiedzę dotyczącą bardziej zaawansowanych tematów związanych z Data Science.
Dla programistów, analityków danych, analityków biznesowych, marketerów, designerów i wszystkich tych, którym uczenie maszynowe znacznie ułatwia pracę.
Program szkolenia Wprowadzenie do Deep Learning
Wstęp
Sztuczna sieć neuronowa z zastosowaniem tf.keras
Modelowanie
Rozszerzenie
Czego nauczysz się na szkoleniu wprowadzenie do Deep Learning?
Zdobędziesz podstawową wiedzę o Deep Learningu, zaawansowanej gałęzi uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do tworzenia algorytmów naśladujących działanie ludzkiego mózgu.
Poznasz różne rodzaje uczenia głębokiego, możliwości tej technologii, platformę sprzętową oraz środowisko programistyczne, w tym wykorzystanie chmury obliczeniowej.
Opanujesz podstawy TensorFlow, w tym strukturę, typy danych, operacje na danych, Gradient Tape oraz Stochastic Gradient Descent (SGD).
Nauczysz się tworzyć sztuczne sieci neuronowe z wykorzystaniem tf.keras, w tym zrozumiesz teorię i inspirację stojącą za neuronami, warstwami i elastycznością sieci.
Zdobędziesz umiejętności modelowania, budowy sieci fully connected w tf.keras, analizy jakości modelu oraz tuningowania modelu.
Opanujesz zaawansowane techniki w Deep Learningu, w tym budowę niskopoziomową sieci, regularizację, korzystanie z Tensorboard, analizę parametrów modelu oraz TensorFlow callbacks.
Nauczysz się zapisywać i wczytywać modele, co jest kluczowe w praktycznym wykorzystaniu Deep Learningu.
Chcesz dowiedzieć się więcej o szkoleniu Wprowadzenie do Deep Learning?
Dowiedz się więcej
