Szkolenia
Kontakt

Sztuczna inteligencja - poziom zaawansowany cz.I

Deep Learning
    Czas trwania
    Godzina rozpoczęcia
    Stopień trudności

      Sztuczna inteligencja - poziom zaawansowany cz.I

      Deep Learning

      Opis szkolenia

      Szkolenie Sztuczna inteligencja - poziom zaawansowany cz.I Deep Learning ma na celu wprowadzenie uczestników w zagadnienia głębokiego uczenia, w tym architektury sieci neuronowych, optymalizację oraz zastosowania CNN, RNN i LSTM. Uczestnicy zdobędą podstawową wiedzę na temat algorytmów kwantowych w sztucznej inteligencji, ich działania oraz potencjalnych zastosowań w analizie danych i uczeniu maszynowym. 

      Poznaj program szkolenia AI

      Co zyskasz dzięki szkoleniu ?

      Cele szkolenia

      Szkolenie ma na celu wprowadzenie uczestników w zagadnienia głębokiego uczenia, w tym architektury sieci neuronowych, optymalizację oraz zastosowania CNN, RNN i LSTM. Uczestnicy zdobędą podstawową wiedzę na temat algorytmów kwantowych w sztucznej inteligencji, ich działania oraz potencjalnych zastosowań w analizie danych i uczeniu maszynowym. Program obejmuje również zaawansowane techniki przetwarzania danych, takie jak redukcja wymiarów, normalizacja i standaryzacja, kluczowe dla efektywnego trenowania modeli AI. Dodatkowo szkolenie skupi się na praktycznych aspektach wykorzystania sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych w rozpoznawaniu obrazów oraz analizie szeregów czasowych.

      Umiejętności

      Dzięki szkoleniu uczestnik :

      • Stosował architektury CNN, RNN i LSTM w głębokim uczeniu do analizy danych i rozpoznawania wzorców.
      • Optymalizował sieci neuronowe przy użyciu algorytmów wstecznej propagacji i metod redukcji wymiarów.
      • Wykorzystywał obliczenia kwantowe w sztucznej inteligencji, w tym działania qubitów i bramek kwantowych.
      • Implementował algorytmy kwantowe, takie jak algorytm Grovera, Shora i kwantowej optymalizacji.
      • Przetwarzał i przygotowywał dane wejściowe poprzez normalizację, standaryzację i redukcję wymiarów.
      • Projektował i analizował sieci konwolucyjne w kontekście przetwarzania obrazów i rozpoznawania obiektów.
      Czy to szkolenie jest dla Ciebie ?

      Profil uczestników

      Szkolenie jest przeznaczone dla osób zainteresowanych sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, które chcą pogłębić swoją wiedzę w zakresie głębokiego uczenia i algorytmów kwantowych. Skierowane jest do analityków danych, programistów, inżynierów uczenia maszynowego oraz badaczy AI, którzy chcą zrozumieć zaawansowane techniki przetwarzania danych i zastosowania sieci neuronowych. Będzie szczególnie wartościowe dla specjalistów pracujących z dużymi zbiorami danych, którzy chcą optymalizować modele oraz eksplorować potencjał obliczeń kwantowych w AI. Uczestnicy powinni posiadać podstawową znajomość programowania (np. Python) oraz podstawy matematyki i statystyki, aby w pełni skorzystać z przekazywanej wiedzy.

      Przygotowanie uczestników

      • Aby w pełni skorzystać ze szkolenia, uczestnicy powinni posiadać wiedzę zdobytą podczas szkoleń „Sztuczna inteligencja – poziom podstawowy” oraz „Sztuczna inteligencja- poziom średnio zaawansowany” albo podstawową znajomość programowania, najlepiej w języku Python, który jest powszechnie używany w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym.
      • Wskazane jest również zapoznanie się z podstawowymi koncepcjami matematycznymi, takimi jak algebra liniowa, rachunek różniczkowy oraz prawdopodobieństwo i statystyka, które są kluczowe dla zrozumienia działania sieci neuronowych i algorytmów optymalizacji.
      • Znajomość podstawowych pojęć związanych z uczeniem maszynowym, takich jak modele predykcyjne, funkcje kosztu czy metody trenowania, ułatwi przyswajanie zaawansowanych tematów.
      • Warto także przygotować środowisko pracy, instalując narzędzia i biblioteki, takie jak TensorFlow, PyTorch, NumPy i Scikit-learn, aby móc na bieżąco testować omawiane koncepcje.
      Czas trwania

      Przed nami:

      • 3 dni, 24 godziny szkoleniowe
      Szczegółowy program szkolenia

      Szczegółowy program szkolenia

      Wprowadzenie do głębokiego uczenia (Deep Learning)

      • Architektury sieci neuronowych: CNN, RNN, LSTM.
      • Optymalizacja sieci neuronowych: algorytmy wstecznej propagacji.

      Algorytmy kwantowe w sztucznej inteligencji

      • Wprowadzenie do obliczeń kwantowych: qubity, bramki kwantowe, zasada superpozycji.
      • Algorytmy kwantowe: algorytm Grovera, algorytm Shora, algorytm kwantowej optymalizacji.
      • Potencjał wykorzystania algorytmów kwantowych w optymalizacji, analizie danych, uczeniu maszynowym.

      Zaawansowane techniki przetwarzania danych

      • Redukcja wymiarów: PCA, LDA.
      • Obróbka danych wejściowych (normalizacja, standaryzacja).

      Sieci konwolucyjne (CNN)

      • Zastosowanie CNN w przetwarzaniu obrazów i rozpoznawaniu obiektów.
      • Architektura CNN: warstwy konwolucyjne, poolingowe, w pełni połączone.

      Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i LSTM

      • Zastosowanie RNN w analizie szeregów czasowych, prognozowanie.
      • Budowa i zastosowanie LSTM.

      Dyskusja i podsumowanie

      Metoda realizacji szkolenia

      Szkolenie będzie realizowane w formie warsztatowej, łączącej teorię z praktycznymi ćwiczeniami. Uczestnicy wezmą udział w interaktywnych prezentacjach, które w przystępny sposób wprowadzą ich w kluczowe zagadnienia sztucznej inteligencji. Warsztaty praktyczne, realizowane na komputerach, pozwolą na budowanie i testowanie prostych modeli AI przy użyciu narzędzi takich jak Python i Jupyter Notebook.

      Dodatkowo przewidziane są dyskusje grupowe, studia przypadków oraz zadania indywidualne, aby uczestnicy mogli zastosować zdobytą wiedzę w praktycznych scenariuszach. Całość będzie prowadzona w atmosferze otwartej współpracy, z możliwością konsultacji z trenerem.

      POBIERZ PROGRAM W PDF

      W ramach szkolenia zapewniamy

      W ramach szkolenia zapewniamy

      • komplet materiałów szkoleniowych
      • certyfikat potwierdzający udział w kursie
      • pełna obsługa cateringowa (dla szkoleń stacjonarnych)
      Ścieżka rozwoju
      • Sztuczna inteligencja – poziom zaawansowany II
      • Sztuczna inteligencja – poziom ekspercki
      • Sztuczna inteligencja – przygotowanie do tworzenia projektów

      Podobne szkolenia