Sztuczna inteligencja – poziom ekspercki.
Projektowanie i optymalizacja systemów AI
Poznaj program szkolenia AI
- Co zyskasz dzięki szkoleniu ?
Cele szkolenia
Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z zaawansowanymi technikami projektowania i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych typu Transformers. Uczestnicy nauczą się integrować AI z nowoczesnymi technologiami, takimi jak IoT, Big Data oraz chmura obliczeniowa, a także zoptymalizować modele AI przy użyciu technik takich jak grid search, random search czy GPU/TPU. Program obejmuje także wprowadzenie do algorytmów genetycznych, kwantowych oraz teorii gier, które znajdują zastosowanie w projektowaniu i optymalizacji algorytmów AI. Dodatkowo, szkolenie poruszy zagadnienia związane z wykorzystaniem logiki rozmytej w systemach decyzyjnych oraz zastosowaniem teorii gier w rozwiązywaniu problemów wieloagentowych i strategiach handlowych.
Umiejętności
Dzięki szkoleniu uczestnik będzie:
- Projektował systemy AI oparte na modelach end-to-end, integrujące różnorodne technologie.
- Stosował zaawansowane techniki optymalizacji modeli AI, takich jak grid search, random search oraz bayesian optimization.
- Wykorzystywał GPU/TPU do szybkiego trenowania dużych modeli AI i sieci neuronowych typu Transformers.
- Stosował algorytmy genetyczne w selekcji modeli, wyborze cech i optymalizacji hiperparametrów.
- Wykorzystywał algorytmy kwantowe w optymalizacji problemów AI i rozwiązywaniu trudnych problemów obliczeniowych.
- Integrował logikę rozmytą z algorytmami optymalizacji, w tym systemami rekomendacyjnymi i prognozowaniem.
- Stosował teorię gier w projektowaniu algorytmów dla problemów wieloagentowych, takich jak zarządzanie zasobami, negocjacje czy rywalizacja.
- Czy to szkolenie jest dla Ciebie ?
Profil uczestników
Szkolenie jest skierowane do specjalistów z branży IT, inżynierów, programistów oraz analityków danych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat zaawansowanych technik sztucznej inteligencji. Jest to także doskonała okazja dla osób zajmujących się tworzeniem systemów AI w firmach zajmujących się Big Data, Internetem Rzeczy (IoT) czy chmurą obliczeniową. Szkolenie będzie szczególnie wartościowe dla osób pracujących w dziedzinach takich jak analiza danych, automatyzacja, robotyka, systemy rekomendacyjne czy technologie finansowe (handel algorytmiczny).
Przygotowanie uczestników
Aby maksymalizować korzyści z uczestnictwa w szkoleniu, zaleca się, aby uczestnicy mieli podstawową znajomość sztucznej inteligencji oraz algorytmów maszynowego uczenia się, w tym regresji, klasyfikacji i algorytmów optymalizacyjnych. Wiedza o podstawowych narzędziach do analizy danych, takich jak Python oraz biblioteki takie jak TensorFlow czy PyTorch, będzie przydatna, ale nie jest obowiązkowa. Wskazane jest, aby uczestnicy byli zaznajomieni z pojęciami z zakresu teorii gier, logiki rozmytej oraz podstaw przetwarzania języka naturalnego, choć nie jest to warunek konieczny. Dodatkowo, uczestnicy powinni posiadać podstawową znajomość pracy z chmurą obliczeniową oraz być otwarci na pracę z nowoczesnymi technologiami, takimi jak obliczenia kwantowe czy sieci neuronowe typu Transformers.
- Czas trwania
Przed nami:
- 3 dni, 24 godziny szkoleniowe
- Szczegółowy program szkolenia
Szczegółowy program szkolenia
Architektura systemów AI
- Projektowanie systemów AI: modele end-to-end.
- Integracja AI z innymi technologiami: IoT, Big Data, chmura obliczeniowa.
- Sieci neuronowe typu Transformers: Omówienie architektury, rola w przetwarzaniu języka naturalnego, modelowanie sekwencji i zależności. Przykłady zastosowania: GPT, BERT, T5.
Optymalizacja i skalowanie modeli AI
- Techniki optymalizacji: grid search, random search, bayesian optimization.
- Szybkie trenowanie modeli: użycie GPU/TPU.
- Optymalizacja modeli Transformers: Techniki szybkiego trenowania, transfer learning, fine-tuning w kontekście dużych modeli jak GPT-3, zastosowania w przetwarzaniu tekstów, obrazów i dźwięków.
Algorytmy genetyczne w projektowaniu AI
- Zastosowanie algorytmów genetycznych w projektowaniu algorytmów AI: selekcja modeli, wybór cech, optymalizacja hiperparametrów.
Algorytmy kwantowe w praktyce
- Praktyczne zastosowanie algorytmów kwantowych w optymalizacji problemów AI.
- Wykorzystanie obliczeń kwantowych w rozwiązywaniu problemów obliczeniowo trudnych.
Zastosowanie logiki rozmytej w systemach decyzyjnych
- Integracja logiki rozmytej z algorytmami optymalizacji.
- Przykłady zastosowania w systemach rekomendacyjnych, prognozowaniu i analizie danych.
Teoria gier w zaawansowanych systemach AI
- Zaawansowane techniki teorii gier: równowaga Nasha w grach wieloosobowych, gry dynamiczne, gry kooperacyjne.
- Zastosowanie teorii gier w algorytmach AI: podejmowanie decyzji w warunkach rywalizacji, współpracy i konfliktu.
- Optymalizacja strategii w problemach wieloagentowych: zarządzanie zasobami, negocjacje, rywalizacja w systemach rynkowych.
- Teoria gier w kontekście reinforcement learning: zastosowanie w algorytmach dla agentów multi-agentowych.
- Przykłady zastosowań w systemach autonomicznych, robotyce, finansach (handel algorytmiczny), grach komputerowych.
Integracja teorii gier z algorytmami AI
- Wykorzystanie teorii gier w projektowaniu algorytmów dla problemów z wieloma agentami.
- Przykłady z zastosowaniem w strategiach handlowych, negocjacjach i rywalizacji w systemach sztucznej inteligencji.
- Przeprowadzanie symulacji gier kooperacyjnych i niekooperacyjnych w środowisku AI.
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.
- 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 – przygotowanie do tworzenia projektów