To szkolenie to przejrzyste wprowadzenie do konwolucyjnych sieci neuronowych w języku Python. Zobaczysz, jak osadzić temat w dynamicznym rozwoju sztucznej inteligencji oraz jak wykorzystać bibliotekę Keras do budowania sieci bez nadmiaru kodu. Keras ułatwia prototypowanie i eksperymenty, a łatwy start sprawia, że nauka jest komfortowa także dla osób początkujących.

Konwolucyjne sieci w pigułce

Konwolucyjne sieci neuronowe to ważna gałąź uczenia głębokiego. W kursie poznasz ich sens i miejsce w ekosystemie AI, bez przytłaczającej teorii. Podejście skupia się na zrozumieniu, po co używa się CNN i jak wygląda praca nad modelem w praktyce w języku Python. Zadbaliśmy o przejrzystość pojęć i jasne, przystępne wyjaśnienia, tak aby wiedzieć, jak rozumieć kluczowe pojęcia i łączyć elementy w spójną całość. Dzięki temu łatwiej zbudujesz intuicję pomocną w dalszej nauce.

Dlaczego Keras?

Keras to biblioteka open source do tworzenia sieci neuronowych. Wykorzystuje jako backend m.in. Tensorflow, CNTK czy Theano, co pozwala skupić się na pomyśle, a nie na złożonościach niskiego poziomu. Dzięki przejrzystemu API przyspiesza prototypowanie i oszczędza nam wiele czasu przy pisaniu kodu. Dla osób rozpoczynających karierę w uczeniu maszynowym oznacza to niski próg wejścia i możliwość szybkiego sprawdzenia różnych wariantów bez gubienia się w technikaliach.

Python jako środowisko pracy

Język Python jest naturalnym wyborem w świecie uczenia maszynowego i głębokiego. W tym szkoleniu pełni rolę spójnego środowiska do pracy z sieciami neuronowymi. Dzięki czytelnej składni łatwo śledzić przepływ danych, definiować elementy modelu i powtarzać eksperymenty. Połączenie Pythona z Keras pozwala szybko przechodzić od pomysłu do działającej konfiguracji, a jednocześnie utrzymać kod w formie, którą można zrozumiale rozwijać i porządkować w kolejnych krokach nauki.

AI w praktyce i kierunki rozwoju

Zastosowania sztucznej inteligencji rosną w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, przez wybór najbardziej optymalnej trasy dojazdu i rozpoznawanie nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja), aż po auta, a nawet samoloty autonomiczne. Ten krajobraz pokazuje, jak istotne stają się podejścia oparte na sieciach neuronowych. Przed nami wciąż wiele nieodkrytych obszarów, w których można zastosować AI, dlatego solidne podstawy to inwestycja w dalszy rozwój.