Deep Learning zaawansowane
Zaawansowane architektury sieci neuronowych, transfer learning i optymalizacja modeli dla ML engineers i data scientists.
Oszczędzasz 80 zł!
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy
O kursie
Opanuj zaawansowane architektury sieci neuronowych
Ten kurs przeprowadzi Cię przez najnowsze techniki deep learning wykorzystywane przez największe firmy technologiczne. Nauczysz się projektować i implementować złożone architektury CNN, RNN i Transformers, a także skutecznie stosować transfer learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
Co zdobędziesz:
- Głęboką wiedzę o nowoczesnych architekturach sieci
- Umiejętność optymalizacji modeli dla produkcji
- Praktyczne doświadczenie z transfer learning
- Znajomość najlepszych praktyk w MLOps
🎯Dla kogo jest ten kurs?
Program kursu
7 modułów · 26 lekcji · 12h nauki
1Wprowadzenie do zaawansowanego Deep Learning3 lekcji + quiz
- 1Ewolucja architektur sieci neuronowych
- 2Przegląd nowoczesnych frameworków
- 3Środowiska rozwojowe i infrastruktura GPU
- Quiz: Podstawy zaawansowanego Deep Learning
2Convolutional Neural Networks - zaawansowane techniki4 lekcji + quiz
- 1ResNet, DenseNet i architektury rezydualne
- 2EfficientNet i optymalizacja wydajności
- 3Augmentacja danych i regularyzacja CNN
- 4Object detection: YOLO, R-CNN, SSD
- Quiz: Zaawansowane architektury CNN
3Recurrent Neural Networks i przetwarzanie sekwencji4 lekcji + quiz
- 1LSTM, GRU i problem zanikającego gradientu
- 2Bidirectional RNN i attention mechanism
- 3Sequence-to-sequence modele
- 4Implementacja RNN dla analizy tekstu
- Quiz: RNN i przetwarzanie sekwencji
4Transformers i mechanizm uwagi4 lekcji + quiz
- 1Architektura Transformer od podstaw
- 2Self-attention i multi-head attention
- 3BERT, GPT i rodzina modeli Transformer
- 4Vision Transformers (ViT) dla computer vision
- Quiz: Transformers i attention
5Transfer Learning i Fine-tuning4 lekcji + quiz
- 1Strategie transfer learning
- 2Pre-trained models i feature extraction
- 3Fine-tuning techniki i domain adaptation
- 4Multi-task learning i meta-learning
- Quiz: Transfer Learning
6Optymalizacja i deployment modeli4 lekcji + quiz
- 1Pruning, quantization i knowledge distillation
- 2Hyperparameter tuning z Optuna
- 3Model serving i MLOps pipeline
- 4Monitoring modeli w produkcji
- Quiz: Optymalizacja i deployment modeli
7Egzamin końcowy3 lekcji + quiz
- 1Projekt praktyczny: Implementacja zaawansowanego modelu
- 2Case study: Optymalizacja modelu dla produkcji
- 3Prezentacja wyników i best practices
- Egzamin końcowy: Deep Learning zaawansowane
Opinie studentów
Piotr W.
Bardzo praktyczny kurs. Dużo wiedzy, którą od razu mogłem zastosować w pracy.
Agnieszka L.
Solidna dawka wiedzy. Quizy po każdym module pomagają utrwalić materiał.
Kamil S.
Najlepszy kurs w tej tematyce, jaki znalazłem online. Certyfikat to miły bonus.
❓Najczęściej zadawane pytania
Podobne kursy
Więcej kursów z kategorii Data Science i AI
Machine Learning podstawy
Machine Learning podstawy
Kompleksowe wprowadzenie do Machine Learning - od teorii przez algorytmy po praktyczne implementacje dla programistów i analityków.
Big Data Analytics
Big Data Analytics
Kompleksowy kurs przetwarzania i analizy wielkich zbiorów danych z wykorzystaniem Hadoop, Spark, NoSQL i nowoczesnych pipeline'ów danych.
Python dla analizy danych
Python dla analizy danych
Naucz się analizować dane w Pythonie używając pandas, numpy, matplotlib i scikit-learn. Praktyczny kurs dla analityków i data scientists.
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Tworzenie dashboardów i raportów w Power BI
Gotowy na nową wiedzę?
Dołącz do 73 kursantów, którzy już uczą się z tym kursem.
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy, bez pytań.
gwarancji