Deep Learning i Sieci Neuronowe
Poznaj najnowocześniejsze architektury głębokiego uczenia. CNN dla wizji komputerowej, RNN dla NLP i Transformery w praktycznych zastosowaniach AI.
Zaawansowane Architektury AI
Odkryj potencjał głębokiego uczenia poprzez praktyczne poznanie najbardziej zaawansowanych architektur sztucznej inteligencji. Kurs koncentruje się na implementacji i optymalizacji złożonych modeli neuronowych.
Program obejmuje konwolucyjne sieci neuronowe dla wizji komputerowej, rekurencyjne architektury dla modelowania sekwencji oraz najnowsze architektury Transformer wykorzystywane w GPT i BERT.
Każdy uczestnik buduje i trenuje złożone modele dla rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego i generatywnych zadań AI z wykorzystaniem akceleracji GPU.
Zaawansowane Techniki
- CNN dla rozpoznawania obrazów i segmentacji
- RNN i LSTM dla przetwarzania sekwencji
- Architektury Transformer i mechanizm attention
- Generatywne modele: GAN, VAE, Diffusion
- Optymalizacja i deployment z GPU
Możliwości Zawodowe w AI
AI Engineer
Projektowanie i implementacja systemów sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym.
Research Scientist
Badania i rozwój nowych algorytmów deep learning w zespołach R&D firm technologicznych.
Computer Vision Expert
Specjalizacja w systemach rozpoznawania obrazów dla automotive, medycyny i robotyki.
Frameworki i Narzędzia
PyTorch
Główny framework kursu. Dynamic computational graphs, autograd i ekosystem PyTorch Lightning.
TensorFlow 2.x
Keras API, TensorBoard do wizualizacji i TensorFlow Serving dla deploymentu modeli.
CUDA & GPU
Programowanie CUDA, optymalizacja pamięci GPU i distributed training na wielu kartach.
OpenCV & PIL
Przetwarzanie obrazów, augmentacja danych i preprocessing dla modeli computer vision.
Docker & MLOps
Konteneryzacja modeli, CI/CD pipelines i monitoring systemów ML w produkcji.
Cloud AI Services
AWS SageMaker, Google AI Platform i Azure ML dla scalowania treningów.
Standardy Rozwoju Modeli
Optymalizacja Modeli
- Regularyzacja: Dropout, Batch Norm, Weight Decay
- Pruning i quantization dla modeli mobilnych
- Learning rate scheduling i early stopping
- Gradient accumulation i mixed precision training
Deployment Strategies
- Model serving z TensorFlow Serving i TorchServe
- Edge deployment z TensorFlow Lite i ONNX
- A/B testing i monitoring wydajności modeli
- Continuous integration i automated retraining
Dla Kogo Jest Ten Kurs
ML Engineers
Specjaliści ML chcący pogłębić wiedzę o deep learning
Senior Developers
Doświadczeni programiści przechodzący do AI/ML
Researchers
Badacze i doktoranci rozwijający umiejętności praktyczne
Data Scientists
Analitycy danych rozszerzający kompetencje o DL
Wymagania Wstępne
Niezbędne:
- Znajomość Pythona i NumPy
- Podstawy Machine Learning
- Algebra liniowa i rachunek różniczkowy
Mile Widziane:
- Doświadczenie z TensorFlow/PyTorch
- Znajomość CUDA
- Doświadczenie z projektami ML
System Oceny i Postępów
Implementacje
10 architektur implementowanych od podstaw z optymalizacją
Projekty AI
Kompletne systemy: Computer Vision, NLP, Generative AI
Deployment
Production-ready deployment z monitoring i scalowaniem
Struktura Oceniania
Zostań Ekspertem Deep Learning
Dołącz do elitarnej grupy specjalistów AI. Opanuj najnowocześniejsze architektury deep learning i buduj systemy, które zmieniają świat technologii.