Deep Learning zaawansowane
Zaawansowane architektury sieci neuronowych, transfer learning i optymalizacja modeli dla ML engineers i data scientists.
Jeden abonament — cały katalog kursów
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
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?
Opinie studentów
Krzysztof M.Zweryfikowany
Time series analysis — rzadko tłumaczone tak przystępnie. Zastosowałem w pracy do prognozy sprzedaży.
tomek_itZweryfikowany
Sekcja o ML deployment (Docker, FastAPI) to gold. Teraz moje modele faktycznie trafiają do produkcji.
Anna KowalskaZweryfikowany
Praktyczne datasety (nie iris ani titanic po raz setny) — polskie dane, realne problemy.
❓Najczęściej zadawane pytania
Podobne kursy
Więcej kursów z kategorii Data Science i AI
Machine Learning podstawy
Machine Learning podstawy
Big Data Analytics
Big Data Analytics
Python dla analizy danych
Python dla analizy danych
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Gotowy na nową wiedzę?
Dołącz do 73 kursantów, którzy już uczą się z tym kursem.
Odblokuj z abonamentem — 7 dni za darmoOd 49 PLN/miesiąc · 248 kursów · Anuluj kiedy chcesz