Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego

Oleg Żero

Obierz kurs na... przyszłość Powszechna cyfryzacja nie dotyka jedynie wybranych gałęzi przemysłu, ale dosłownie przeniknęła nasze życie niemal w każdym aspekcie. Skutkiem tego procesu jest pojawienie się ogromnej ilości danych, które, odpowiednio wykorzystane, stanowią nowy rodzaj materii w nieprzerwanym cyklu postępu. Uczenie maszynowe stało się jednocześnie obszarem szczególnego zainteresowania ze strony zarówno firm, jak i uczelni. Dzięki specjalnym algorytmom i technikom możliwe stało się wykorzystanie zasobów, jakimi są dane, do opracowywania rozwiązań poprawiających efektywność w wielu dziedzinach: od robotyki, przez medycynę, aż po rozrywkę. Przykładami rozwiązań, które już dziś wykorzystują uczenie maszynowe, są chociażby silniki rekomendacyjne działające na platformach takich jak YouTube, Netflix, Spotify czy Amazon. Silniki te skutecznie dobierają treści, tak że wokół produktów tworzą się całe społeczności wiernie oddanych klientów. To wszystko dzieje się obecnie. W niedalekiej przyszłości wiele - także dość skomplikowanych - czynności zostanie zautomatyzowanych. Zawody, również te potencjalnie wymagające wysokich kwalifikacji, nawet jeśli nie będą w całości wykonywane przez maszyny, będą przez nie wspomagane. Jest niemal pewne, że specjaliści między innymi w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy już dziś są intensywnie poszukiwani, staną się jeszcze bardziej pożądani w przyszłości. Dołącz do ich grona! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Dzięki temu kursowi video: pojmiesz istotę działania algorytmów uczenia maszynowego, zrozumiesz związek pomiędzy podstawą matematyczną a implementacją tych algorytmów i w razie czego będziesz umiał napisać je od zera (także w języku innym niż Python), dowiesz się, jak korzystać z popularnych i sprawdzonych bibliotek dedykowanych uczeniu maszynowemu: scikit-learn oraz Keras, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, poprawnie przeprowadzisz proces przygotowania danych oraz trenowania modelu, ocenisz, który algorytm najlepiej sprawdzi się w rozwiązaniu danego problemu, a który może doprowadzić do niepożądanych efektów, opanujesz wiedzę, która pozwoli Ci szacować skuteczność modeli oraz diagnozować problemy związane z procesem uczenia maszynowego. Co więcej... ukończywszy kurs, będziesz w stanie właściwie podejść do pracy z różnymi typami danych w kontekście uczenia maszynowego, jak również przenieść sporą część tej wiedzy poza obszar Pythona. Data science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego kończy się na poziomie średnio zaawansowanym, a nawet nieco wyżej, jeśli chodzi o wiedzę i umiejętności, jakich wymaga się na przykład od analityka biznesowego, naukowca, inżyniera danych czy webdevelopera. Natomiast jeśli mowa o wiedzy stricte z zakresu data science, autor kursu określa poziom jego absolwenta na podstawowy. Uwaga, by móc w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba znać podstawy języka Python (w tym orientować się w bibliotekach: numpy, pandas, matplotlib) i matematykę na poziomie pierwszego - drugiego roku studiów na kierunkach ścisłych. Takie pojęcia jak gradient, pochodna, szereg, prawdopodobieństwo czy notacja nie powinny być Ci obce! Czym właściwie zajmuje się specjalista w dziedzinie data science? Odpowiedź na to pytanie jest krótka i - jak to w matematyce - policzalna. Aż 70 procent czasu pracy spędza się w tym zawodzie na zbieraniu i analizie danych, by potem, przez kolejne 20 procent, tworzyć i testować modele, które "ubiera się" w programy, a następnie wykorzystuje do otrzymywania przewidywań z modeli. Przykładami takich modeli, jakie stosuje się już dziś w kontekście biznesowym, są między innymi silniki rekomendacyjne (Netflix, YouTube, eBay, Amazon, Spotify itd.), modele do klasyfikacji obrazów medycznych w celu rozpoznawania ewentualnych infekcji, systemy do automatycznych tłumaczeń (patrz Google) czy popularne boty - i wiele innych. Od teorii, przez praktykę, aż po gotowe rozwiązania Kurs składa się z trzech bloków szkoleniowych. Zaczniemy od teorii data science. Tu przygotuj się na serię wykładów, w których autor wprowadza pojęcia na poziomie równań, wyjaśniając je od podstaw. Bazując na wiedzy zdobytej w części teoretycznej, przejdziemy do praktyki - będziesz pisać algorytm "od zera", a przy tym pogłębisz rozumienie koncepcji matematycznych i przy okazji napiszesz kod. Wreszcie przyjdzie czas na część trzecią, podczas której będziemy sprytni i sięgniemy po tzw. gotowce - przede wszystkim scikit-learn i Keras. Przy użyciu tych bibliotek rozwiążemy zadany problem, skupiając się zarówno na samym zagadnieniu, jak i ogólnym podejściu do problemu. W kursie połączysz teorię z praktyką. Dzięki temu osiągniesz dwa cele: wyrobisz w sobie intuicję matematyczną, która w razie potrzeby pozwoli Ci przenieść to rozumienie również poza Pythona, oraz zyskasz pewne doświadczenie w wykorzystywaniu powszechnie dostępnych narzędzi i w ten sposób zwiększysz skuteczność swojej pracy. Kurs jest podzielony na 16 rozdziałów. W pierwszym rozdziale stworzysz proste środowisko pracy. Dalej, w rozdziałach 2 - 8, poznasz podstawowe algorytmy, takie jak sieci neuronowe, oraz zrozumiesz, na czym polega ogólne podejście machinelearningowe. W rozdziałach 9 - 13 poznasz kolejne, nieco alternatywne, lecz równie często wykorzystywane algorytmy, których idea opiera się na innych zasadach. Na koniec, w ramach rozdziałów: 14, 15 i 16, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, który następnie usprawnisz z wykorzystaniem popularnych metod pracy z tekstem (NLP), by uzyskać półgotowy produkt na koniec kursu.

NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python

Anna Kotarba

Obierz kurs na... wymianę myśli ze sztuczną inteligencją Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie "rozmawiać" z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót - to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasne? Przetwarzaniem języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP) zajmuje się interdyscyplinarna dziedzina, łącząca między innymi zagadnienia sztucznej inteligencji, a także językoznawstwa i analityki. NLP pozwala rozwiązywać takie problemy jak automatyczne streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe (na przykład Google Translate), generowanie mowy czy opinion mining (co na język polski tłumaczy się jako analizę sentymentu - emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi). Brzmi ciekawie? NLP to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin opartych na sztucznej inteligencji. W codziennej pracy korzystają z niej na przykład analityk danych i data scientist, do których zadań należy zrozumienie danych tekstowych - między innymi kategoryzowanie tekstów, automatyczne streszczanie artykułów/książek, automatyczna analiza lub moderowanie komentarzy, a także tłumaczenie maszynowe. Jeśli myślisz o tego typu karierze, ten kurs pozwoli Ci opanować podstawy natural language processing. Dowiesz się z niego, czym jest tokenizacja i lematyzacja i jak się przeprowadza analizę sentymentu. Przykłady używane w ramach szkolenia prezentowane będą z użyciem języka Python - najpopularniejszego języka programowania w data science. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki udziałowi w proponowanym przez nas kursie: Nauczysz się importowania plików tekstowych (TXT i PDF) Przeprowadzisz analizę tekstu w bibliotece spaCy: tokenizację, lematyzację, stemming Będziesz procesować tekst za pomocą wyrażeń regularnych i za pomocą named entity recognition Porównasz teksty przy użyciu algorytmu word2Vec Dokonasz zamiany mowy na tekst i tekstu na mowę Poznasz modele analizy sentymentu Zamodelujesz tematy w tekście NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python kończy się na poziomie podstawowym, przy czym lekko zahacza o poziom średnio zaawansowany. Szkolenie pozwoli Ci zrozumieć podstawy przetwarzania języka naturalnego na język maszyny. A wszystko prowadzi do ChatGPT... Rozwinięcie technologii NLP zaowocowało rozwojem chatbotów (w tym głośnego ChatGPT). Wcześniej tego typu maszyny miały trudności z odpowiadaniem na pytania użytkowników. Obecnie coraz więcej chatbotów opiera się w działaniu na NLP i sztucznej inteligencji. Są one w stanie płynnie odpowiadać na pytania i wykonywać dla użytkowników rozmaite zadania, jakie do tej pory realizowali pracownicy działu obsługi klienta - takie jak choćby anulowanie biletów lub przebookowanie ich na inny termin. Chatboty stały się popularnym sposobem utrzymywania przez organizacje kontaktu z klientami i odpowiadania na ich pytania i wątpliwości. Można je znaleźć zarówno na stronach internetowych, jak i w aplikacjach i należy się spodziewać intensywnego rozwoju tego działu informatyki - zatem także rosnącego zapotrzebowania na specjalistów do spraw natural language processing.

Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript

Adam Fałek

Obierz kurs na... zastosowanie AI we frontendzie Sztuczna inteligencja jest jednym z najważniejszych trendów w IT - jego wpływ dotknie wkrótce każdej dziedziny naszego życia. Rozwój tej technologii równocześnie odbiera ludziom pracę i przyczynia się do powstawania nowych stanowisk. Już dziś zadbaj o to, by znaleźć się w drugiej grupie, tym bardziej że zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie stale rośnie. Sposoby i obszary implementacji sztucznej inteligencji również się poszerzają, czego przykładem jest implementacja uczenia maszynowego po stronie przeglądarki i serwera Node.js w JavaScript. Do tej pory uczenie maszynowe było stosowane głównie w językach backendowych (Python, C++), jednak frontend wreszcie doczekał się swoich narzędzi, dzięki czemu developerzy JS mogą z sukcesem rozwijać projekty przy użyciu AI, bez zmieniania swojego głównego języka. Uczenie maszynowe w JavaScript jest idealnym rozwiązaniem dla projektów, w których istotne są bezpieczeństwo, prywatność danych, czas developmentu, wieloplatformowość, niski próg wejścia i dostęp do interaktywnych możliwości przeglądarki. Pozwala ono korzystać z danych przesyłanych przez kamerę, mikrofon, geolokalizację i w czasie rzeczywistym rozpoznawać obraz, głos lub tworzyć predykcje optymalnej trasy. Prywatność danych obsługiwanych tylko we frontendzie i łatwość implementacji sztucznej inteligencji w JavaScript są w wielu projektach pożądane. Ten pierwszy polskojęzyczny kurs video łączący świat frontendu, JavaScript i sztucznej inteligencji dostarczy Ci praktycznej wiedzy z zakresu stosowania uczenia maszynowego po stronie przeglądarki. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W ramach proponowanego przez nas kursu między innymi: Opanujesz terminologię dotyczącą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Nauczysz się stosować uczenie maszynowe w JavaScript Poznasz praktyczne aspekty najpopularniejszych specjalizacji AI (jak NLP, computer vision) Dowiesz się, jak zbudować model uczenia maszynowego gotowy do użycia bezpośrednio w przeglądarce lub w Node.js Zaprzyjaźnisz się z najpopularniejszymi bibliotekami AI Będziesz korzystać z metod przetwarzania języka naturalnego, implementować gotowe modele ML (machine learning) w JavaScript Co więcej... Dzięki kursowi będziesz potrafił trenować modele do rozpoznawania mowy i tekstu, a także implementować je w aplikacjach webowych przy użyciu Tensorflow.js i React.js. Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript kończy się na poziomie podstawowym, jeśli chodzi o wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji, a także średnio zaawansowanym, gdy mowa o stosowaniu uczenia maszynowego w JavaScript po stronie przeglądarki. Uczenie maszynowe - po co Ci ta wiedza? Szkolenie, które Ci proponujemy, potraktuj jako punkt wyjścia, mocny start w przyszłość. Pomoże Ci ono zdobyć nowe umiejętności na kolejnych etapach praktyki w obszarze uczenia maszynowego w ramach prowadzonych przez Ciebie projektów webowych. Wiedza zdobyta w trakcie kursu pozwoli Ci na przykład sięgnąć po rozwiązania wspierające Web Content Accessibility poprzez rozpoznawanie obrazu i mowy czy zwiększyć konwersję i performance Twojej aplikacji webowej po stronie frontendu. Znajomość podstaw AI da Ci przewagę na rynku pracy. Przyszłemu pracodawcy łatwo udowodnisz, że potrafisz szybko zaimplementować uczenie maszynowe w aplikacjach webowych, bez potrzeby konfiguracji dodatkowych narzędzi i środowisk. Warto pamiętać, że LinkedIn umieścił specjalistów artificial intelligence/machine learning na pierwszym miejscu, jeśli chodzi o rosnące zapotrzebowanie na rynku pracy w 2020 roku, z 74-procentowym rocznym wzrostem liczby miejsc pracy.   Sztuczna inteligencja, głębokie uczenie, uczenie maszynowe - cokolwiek robisz, jeśli tego nie rozumiesz, ucz się tego. Inaczej w ciągu trzech lat staniesz się dinozaurem. miliarder Mark Cuban o AI  

Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze

Marcin Szeliga

Obierz kurs na... współpracę ze sztuczną inteligencją w chmurze Sztuczna inteligencja (SI, ang. AI) jest jednym z najdynamiczniej rozwijających się obszarów technologii. Zastosowanie jej w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, handel, przemysł czy usługi, przynosi ogromne korzyści i zmienia sposób, w jaki funkcjonujemy. Zrozumienie i opanowanie zasad współpracy ze sztuczną inteligencją staje się powoli sprawą kluczową dla osób, które chcą być na bieżąco z postępem technologicznym, a także planują przyszłą karierę zawodową. Ten kurs pozwala rozpocząć przygodę z aktywnością na wiodącej platformie chmurowej, czyli Microsoft Azure. Daje ona dostęp do zaawansowanych narzędzi i usług, które umożliwiają zastosowanie AI w łatwy i efektywny sposób. Na tym właśnie skupia się nasze szkolenie – na zagadnieniach związanych z praktycznym zaprzęgnięciem narzędzi i usług SI obecnych na platformie Azure do pracy w rzeczywistych scenariuszach. Proponowany przez nas kurs składa się z ośmiu modułów, które obejmują różnorodne aspekty związane z obecnością sztucznej inteligencji w Azure i tym samym stanowią kompleksowe wprowadzenie do różnych technologii i możliwości SI w chmurze Microsoftu. W czasie nauki skupimy się także na temacie Cognitive Services. Pod tą nazwą kryje się zbiór gotowych usług, umożliwiających tworzenie inteligentnych aplikacji (między innymi do analizy tekstu, rozpoznawania mowy, analizy obrazu) bez konieczności pisania kodu od zera. Ich opanowanie niezwykle oszczędza czas, co – mamy nadzieję – po ukończeniu szkolenia sprawdzisz osobiście w pracy nad nowymi projektami. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu między innymi: Zapoznasz się z rozmaitymi usługami AI dostępnymi w Azure Będziesz tworzyć inteligentne aplikacje korzystające z usług Cognitive Services Nauczysz się przetwarzać język naturalny (NLP) i mowę z Cognitive Services, a także Azure Open AI Zaprojektujesz i zbudujesz czatbot przy użyciu Azure Bot Service Dowiesz się, jak używać Cognitive Services do analizy obrazów i danych nieustrukturyzowanych Zintegrujesz i zautomatyzujesz procesy za pomocą usługi Azure Logic Apps Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Po ukończeniu szkolenia będziesz posiadać solidne fundamenty wiedzy i umiejętności w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji w chmurze Azure SI – co dalej? Według raportów branżowych globalny rynek sztucznej inteligencji będzie się rozwijał w bardzo szybkim tempie i w najbliższych latach osiągnie ogromne wartości. Ten wzrost stwarza wiele możliwości zawodowych dla osób posiadających umiejętności związane z pracą ze sztuczną inteligencją. Ta, która została zaimplementowana w chmurze Azure, przyczynia się między innymi do przyspieszenia procesu innowacji poprzez automatyzację zadań, umożliwia analizę dużych zbiorów danych i dostarczanie wartościowych wniosków. Dzięki temu organizacje mogą szybciej reagować na zmiany rynkowe i doskonalić swoje produkty i usługi. AI ma także potencjał przekształcania rynku pracy. Potrzeba automatyzowania procesów, wdrażania czatbotów i szybkiego analizowania danych zmusza przedsiębiorstwa do angażowania specjalistów znających się na sztucznej inteligencji. Dlatego też nasz kurs jest tak wartościowy – dostarczy Ci umiejętności, które są coraz bardziej poszukiwane na rynku pracy. Drodzy uczestnicy kursu, cieszę się, że mieliście okazję do niego dołączyć i pogłębić swoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji w platformie Azure. Chciałbym się z Wami podzielić motywującym cytatem, który, mam nadzieję, zainspiruje Was do dalszego rozwoju w tej fascynującej dziedzinie: Technologia staje się prawdziwie potężna, gdy jest dostępna dla każdego Satya Nadella Ten cytat odnosi się do wartości, jaką może dostarczyć sztuczna inteligencja w Azure. Technologia, którą będziemy razem zgłębiać, ma ogromny potencjał transformacji różnych sektorów i sposobu, w jaki funkcjonujemy w społeczeństwie. Azure otwiera drzwi do tworzenia innowacyjnych rozwiązań, automatyzacji procesów, analizy danych i budowania inteligentnych aplikacji. Podczas kursu będziemy się uczyć o różnych usługach AI dostępnych w Azure, takich jak Cognitive Services, Azure Machine Learning czy Azure Bot Service. Zdobędziemy umiejętności w zakresie przetwarzania języka naturalnego, analizy obrazów, przetwarzania mowy i wielu innych obszarów sztucznej inteligencji. Pamiętajcie, że ta wiedza może mieć ogromny wpływ na Waszą karierę i otworzyć drzwi do nowych możliwości. Skorzystajcie ze zdobytej wiedzy, aby tworzyć innowacyjne projekty, rozwiązywać problemy biznesowe i być częścią rosnącej społeczności specjalistów zajmujących się sztuczną inteligencją. Życzę Wam owocnej i inspirującej podróży w ramach kursu. Bądźcie ciekawi, zadawajcie pytania i rozwijajcie swoje umiejętności. Razem odkrywajmy potencjał sztucznej inteligencji w Azure!

Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję

Tomasz Kaniecki

Obierz kurs na... sztuczną inteligencję Sztuczna inteligencja, ChatGPT, sieci neuronowe, uczenie maszynowe, uczenie głębokie... Oto hasła, które elektryzują nie tylko branżę informatyczną na całym świecie. Wraz z rozwojem tej dziedziny wiedzy i w rytmie prezentowania kolejnych narzędzi rosną nadzieje na praktyczne, naukowe i biznesowe zastosowanie drzemiących w niej możliwości. Okazuje się bowiem, że sztuczna inteligencja będzie w stanie wydajnie wspomóc nas w obliczeniach, wyszukiwaniu danych, analizach i wyciąganiu wniosków, ale także w pracy kreatywnej, i to w tak wielu dziedzinach, że to, co dziś wydaje się technologiczną nowinką, jutro okaże się prawdopodobnie czymś obowiązkowym. Jutro funkcjonowanie w tradycyjny, niewspomagany przez AI sposób może oznaczać utratę przewagi konkurencyjnej. A na to praktycznie nikt nie może sobie pozwolić. Dlatego, zdając sobie sprawę z rodzaju wyścigu, w jakim startują, kraje, organizacje, instytucje naukowe i firmy już dziś intensywnie poszukują sposobów na zaprzęgnięcie sztucznej inteligencji do pracy, a także specjalistów, którzy je znają i potrafią wdrożyć. Ten kurs ma za zadanie wprowadzić Cię w tematy związane z AI – przede wszystkim dotyczące uczenia maszynowego i głębokiego. Szkolenie koncentruje się na praktycznym zastosowaniu biblioteki PyTorch, która jest jednym z najdynamiczniej rozwijających się narzędzi w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ta otwartoźródłowa biblioteka języka Python została stworzona przez oddział sztucznej inteligencji Facebooka, a następnie przekazana pod opiekę Linux Foundation. Stosuje się ją przede wszystkim w aplikacjach służących przetwarzaniu języka naturalnego. Zgłębiając tajniki PyTorch, zdobędziesz praktyczne umiejętności, które są szczególnie poszukiwane na rynku pracy. Otworzy Ci to drzwi do kariery w jednej z najbardziej ekscytujących i dynamicznych dziedzin technologicznych. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W ramach kursu między innymi: Opanujesz podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia: zrozumiesz fundamentalne koncepcje, takie jak sieci neuronowe, funkcje aktywacji, propagacja wsteczna i optymalizacja Zapoznasz się z PyTorch: zaznajomisz się z podstawowymi operacjami na tensorach, a także zarządzaniem danymi i modelami w PyTorch Będziesz trenować i testować modele: nauczysz się budowania, trenowania i ewaluacji modeli sieci neuronowych na realnych zbiorach danych, takich jak MNIST Popracujesz z CNN i LSTM: zrozumiesz i zaimplementujesz konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do przetwarzania obrazów i długiej krótkoterminowej pamięci (LSTM) do analizy danych sekwencyjnych Poznasz zaawansowane modele CNN: przyjrzysz się ewolucji i budowie zaawansowanych architektur CNN, takich jak VGG, a także ich zastosowaniu w rozpoznawaniu obrazów Będziesz modelować hybrydowo: dowiesz się, jak budować i trenować hybrydowe modele sieci neuronowych, w tym RandWireNN, które łączą różne architektury dla zwiększenia wydajności Wygenerujesz tekst z GPT-2: zdobędziesz doświadczenie w fine-tuningu i implementacji modeli generatywnych, takich jak GPT-2, do tworzenia tekstów Przetransferujesz styl neuronowy: nauczysz się stosować techniki transferu stylu do modyfikacji obrazów przy użyciu głębokich sieci neuronowych Zobaczysz, czym jest uczenie przez wzmacnianie z Deep Q-Networks (DQN): przerobisz wprowadzenie do algorytmów uczenia przez wzmacnianie, w tym DQN, i ich zastosowanie w zadaniach decyzyjnych Wyeksportujesz i zaimportujesz model z Open Neural Network Exchange (ONNX): zrozumiesz i praktycznie wykorzystasz ONNX do przenoszenia modeli między różnymi platformami i narzędziami Zautomatyzujesz proces modelowania (AutoML): poznasz techniki AutoML w PyTorch, które ułatwiają automatyczne wyszukiwanie najlepszych architektur i hiperparametrów Rozwiążesz rzeczywiste problemy związane z AI: zastosujesz nabyte umiejętności do rozwiązywania konkretnych problemów w różnych dziedzinach, takich jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne Poznasz najlepsze praktyki i zasady optymalizowania modeli: zaznajomisz się z technikami optymalizacji i najlepszymi praktykami w projektowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli sieci neuronowych Szkolenie Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Wyniesiesz z niego wiedzę teoretyczną i praktyczne umiejętności, które są niezbędne do pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Na początku mojej przygody z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem zdałem sobie sprawę, że nie jest to tylko kolejny zestaw narzędzi technologicznych. To nowy język przyszłości, który pozwala nam na dialog ze złożonymi systemami i otwiera drzwi do dużych możliwości. PyTorch, którym dzielę się w tym kursie, nie jest tylko platformą; to most łączący Twoją kreatywność z potencjałem, jaki kryje w sobie sztuczna inteligencja. Każdy moduł, każda linijka kodu, którą tu znajdziesz, zostały zaprojektowane z myślą o umożliwieniu Ci kształtowania technologii. Pamiętaj, że każdy wielki projekt zaczyna się od pierwszego kroku. Niech ten kurs będzie Twoim krokiem w podróży, która może zmienić świat wokół nas. Witam Cię w podróży do świata AI, gdzie jedynym ograniczeniem jest Twoja wyobraźnia. Tomasz Kaniecki