Sztuczna inteligencja - poziom zaawansowany cz.I
Deep Learning
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.
- 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