Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe

Zrób krok w stronę sieci neuronowych dzięki bibliotece Keras! - Konwolucyjne Sieci Neuronowe - Python

5.0(1)

99% pozytywnych recenzji

Stworzony przez Paweł Krakowiak

79,00 zł

30 dni gwarancji zwrotu pieniędzy

Rozpocznij teraz za darmo, zapłać do 30 dni

Polska obsługa i faktura

Masz pytania dotyczące tego szkolenia ?

Zadaj pytanie autorowi

Odkryj powiązane tematy

Python

W cenie szkolenia otrzymasz

calendar_clockBezterminowy dostęp

licenseCertyfikat ukończenia

currency_exchange30 dni gwarancji zwrotu

headset_micWsparcie autora

forumDostęp do grupy dyskusyjnej

database_uploadRegularne aktualizacje

W skrócie

Skondensowane wprowadzenie do konwolucyjnych sieci neuronowych w Pythonie.

Poznasz możliwości biblioteki Keras ułatwiającej tworzenie sieci neuronowych.

Przystępna forma i łatwy start dla osób zaczynających w ML.

Szerszy kontekst: gdzie AI dynamicznie rośnie i jakie wyzwania przed nami.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie

Sztuczna inteligencja rozwija się w wyjątkowym tempie, a konwolucyjne sieci neuronowe są ważnym elementem tego kierunku. Szkolenie prowadzi Cię przez temat w Pythonie, bez nadmiaru teorii, tak aby szybko zrozumieć, o co w tym chodzi.

Pracujemy z biblioteką Keras, która przyspiesza prototypowanie i upraszcza kod. Dzięki przyjaznemu startowi łatwiej rozpoczniesz naukę i zyskasz pewność, że kolejne kroki w deep learningu będą dla Ciebie naturalne.

Praktyczny Keras – Szybsze prototypy i testy bez rozbudowanego kodu.
Niski próg wejścia – Narzędzie przyjazne osobom zaczynającym w ML.
Python na pierwszym planie – Treści i przykłady w języku Python.
Kontekst rozwoju AI – Widzisz, gdzie AI już działa i dokąd zmierza.

Czego się nauczysz?

1
Podstawy konwolucyjnych sieciZrozumiesz ideę CNN i ich miejsce w uczeniu głębokim.
2
Keras w praktyceTworzenie sieci neuronowych z użyciem biblioteki Keras.
3
Szybkie prototypowanie modeliJak przyspieszyć eksperymenty i oszczędzić czas na kodzie.
4
Backendy KerasKeras korzysta z Tensorflow, CNTK lub Theano jako zaplecza.
5
Praca w języku PythonPłynna praca nad sieciami neuronowymi w znanym środowisku.
6
Eksperymentowanie z konfiguracjąBezpieczne testy różnych ustawień i pomysłów w prosty sposób.
7
Świadome obszary użycia AIPrzykłady zastosowań: od klasyfikacji maili po wideoweryfikację.
8
Struktura pracy z sieciamiEtapy pracy nad modelem przedstawione w przystępny sposób.

Zobacz więcej Zobacz mniej

Dla kogo jest to szkolenie

Osób zaczynających przygodę z uczeniem maszynowym.
Programistów Pythona ciekawych sieci neuronowych.
Analityków danych chcących wejść w deep learning.
Studentów kierunków ścisłych szukających praktyki.
Inżynierów chcących prototypować szybciej z Keras.
Każdego, kto śledzi rozwój AI i szuka podstaw CNN.

Wymagania

Nie wskazano szczególnych wymagań wstępnych. Wystarczy otwartość na naukę i zainteresowanie tematyką sieci neuronowych.

Opis szkolenia

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.

Zobacz więcej Zobacz mniej