Kurs online z certyfikatemDeep Learning: Sieci Neuronowe w Praktyce

1. 1Moduł 1: Podstawy sieci neuronowych3 lekcje

   • Czym jest deep learning i jak różni się od klasycznego MLZa darmo
   • Neuron i warstwa — budowa sieci od podstaw2 min
   • Propagacja wsteczna i gradient descent — jak sieć się uczy3 min
   • Quiz: Podstawy sieci neuronowych
2. 2Moduł 2: PyTorch i TensorFlow — środowisko pracy3 lekcje

   • PyTorch vs TensorFlow — wybór frameworka2 min
   • Tensory — fundamentalna struktura danych3 min
   • Budowanie pierwszego modelu — klasyfikacja MNIST3 min
   • Quiz: PyTorch i TensorFlow
3. 3Moduł 3: Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)3 lekcje

   • Operacja splotu — jak CNN widzi obraz3 min
   • Architektury CNN — od LeNet do ResNet3 min
   • Praktyczny projekt CNN — klasyfikacja obrazów3 min
   • Quiz: Konwolucyjne sieci neuronowe
4. 4Moduł 4: Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN i LSTM)3 lekcje

   • Sekwencje i pamięć — dlaczego potrzebujemy RNN3 min
   • LSTM i GRU — długa pamięć bez zanikającego gradientu3 min
   • Prognozowanie szeregów czasowych z LSTM3 min
   • Quiz: RNN i LSTM
5. 5Moduł 5: Transformery i mechanizm uwagi3 lekcje

   • Mechanizm uwagi (Attention) — klucz do transformerów2 min
   • Architektura Transformera — Encoder i Decoder2 min
   • Fine-tuning transformerów — BERT i GPT w praktyce2 min
   • Quiz: Transformery i mechanizm uwagi
6. 6Moduł 6: Generative Adversarial Networks (GANs)3 lekcje

   • Idea GAN — generator kontra dyskryminator2 min
   • DCGAN, StyleGAN — architektury generowania obrazów2 min
   • Conditional GAN i zastosowania — pix2pix, CycleGAN3 min
   • Quiz: Generative Adversarial Networks
7. 7Moduł 7: Regularyzacja i optymalizacja w praktyce3 lekcje

   • Przeuczenie i underfitting — diagnoza i leczenie2 min
   • Zaawansowane techniki optymalizacji3 min
   • Inicjalizacja wag i normalizacja — stabilność treningu2 min
   • Quiz: Regularyzacja i optymalizacja
8. 8Moduł 8: Wdrożenie modeli i projekty końcowe→ certyfikat

   • Export i optymalizacja modeli do produkcji2 min
   • MLOps — monitorowanie i zarządzanie modelami2 min
   • Projekt końcowy — kompletny pipeline deep learningu2 min
   • Egzamin końcowy · Quiz: Wdrożenie i MLOps→ certyfikat

• M

  Michał ZielińskiOcena 4 na 52 miesięcy temu

  Pandas, NumPy, wizualizacje — wszystko w jednym miejscu. Po pierwszych 2 modułach robiłam analizy dla zespołu analityków.

• M

  MarekOcena 5 na 52 miesięcy temu

  Statystyka z głową — dopiero teraz rozumiem dlaczego p-value > 0.05 nie znaczy 'brak efektu'.

• B

  Beata W.Ocena 5 na 53 miesięcy temu

  Kurs pomógł mi zdać egzamin certyfikacyjny DP-100. Materiał pokrywa się z wymaganiami Microsoftu.

Opinie na tej stronie nie są weryfikowane. Zweryfikowane opinie dodają kursanci z kont zapisanych na kurs.