Convolutional Neural Networks

Intensywne, praktyczne szkolenie z zakresu sieci neuronowych konwolucyjnych (CNNs).

Czas trwania

16h · 2 dni

Zapytaj o program → Zobacz wszystkie

Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Podstawowa znajomość Pythona

2 Przynajmniej minimalne doświadczenie w pracy z bibliotekami do uczenia maszynowego (np. scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch)

3 Podstawowa wiedza z zakresu sieci neuronowych i uczenia maszynowego

4 Umiejętność pracy w środowisku Jupyter Notebook

Efekty po programie

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

✓

Projektowania i implementacji architektur CNN w PyTorch oraz doboru ich elementów do problemu (konwolucje, pooling, normalizacja)

✓

Optymalizacji i dostrajania modeli konwolucyjnych: regularyzacja, augmentacja danych, harmonogramy uczenia i dobór hiperparametrów

✓

Praktycznego zastosowania transfer learningu w zadaniach wizyjnych: użycie modeli wstępnie wytrenowanych i fine-tuning na własnym zbiorze

✓

Przygotowania modeli CNN do użycia w aplikacjach: optymalizacja inferencji, eksport oraz podstawy oceny ryzyk (bias, drift, odporność)

Wymagania

Co warto wiedzieć przed startem

Podstawowa znajomość Pythona
Przynajmniej minimalne doświadczenie w pracy z bibliotekami do uczenia maszynowego (np. scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch)
Podstawowa wiedza z zakresu sieci neuronowych i uczenia maszynowego
Umiejętność pracy w środowisku Jupyter Notebook

Program · 8 modułów

Co konkretnie robimy

Dzień 1

M01

Wprowadzenie do sieci neuronowych oraz sieci konwolucyjnych

· Podstawy architektury sieci neuronowej (tensory, warstwy, funkcje aktywacji, funkcja straty)
· Architektura CNN (konwolucja, stride, padding, receptive field)
· Porównanie CNN z tradycyjnymi sieciami neuronowymi oraz kontekst CNN vs architektury transformerowe

M02

Warstwy konwolucyjne i pooling

· Implementacja warstw konwolucyjnych w PyTorch (nn.Module, GPU, autograd)
· Projekt warstw pooling i optymalizacja (max/avg/global pooling, wpływ na cechy i stabilność)

M03

Warsztaty: Budowa prostej CNN

· Budowa modelu CNN od podstaw (pipeline danych, normalizacja, augmentacja, trening)
· Analiza wpływu różnych architektur na wydajność (metryki, krzywe uczenia, analiza błędów)

M04

Techniki transfer learning w CNN

· Zastosowanie modeli wstępnie wytrenowanych (feature extractor, backbone, dobór architektury)
· Dostrajanie modeli na własnych danych (freezing, learning rate, regularyzacja)

Dzień 2

M05

Zaawansowane architektury CNN

· Implementacja ResNet i Inception oraz przegląd architektur efektywnych (np. EfficientNet/MobileNet)
· Analiza porównawcza wydajności różnych architektur (jakość vs złożoność, parametry, latency)

M06

Optymalizacja i regulacja CNN

· Techniki regularyzacji: dropout, batch normalization, weight decay, label smoothing
· Strategie optymalizacji hiperparametrów (scheduler, early stopping, powtarzalność eksperymentów)

M07

Warsztaty: Rozwiązania złożonych problemów wizyjnych

· Implementacja modelu do klasyfikacji obrazów (podział danych, metryki, analiza pomyłek, interpretowalność Grad-CAM)
· Budowa systemu detekcji obiektów (pipeline, metryki mAP, NMS, ograniczenia i ryzyka)

M08

Przygotowanie modeli CNN do użycia

· Optymalizacja modeli pod kątem wydajności (TorchScript/ONNX, quantization, batching)
· Integracja CNN z aplikacjami w czasie zbliżonym do rzeczywistego (API/edge) oraz podstawy obserwowalności jakości (sygnały driftu)

Każdy moduł modyfikujemy pod Twój stack i kontekst. Powyższe to punkt wyjścia — nie sztywna agenda.

Jak pracujemy

Od briefu do retro w 30 dniach.

Brief i diagnoza

Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.

Modyfikacja programu

Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.

Warsztat

Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.

Retro + raport

Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.

Zapytanie

Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.

Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.

✓Wycena w 48h od briefu

✓Pierwsza sesja w 30 dni

✓Pilotaż przed pełną decyzją

✓Faktura VAT, możliwość płatności w transzach

Imię i nazwisko

Firma

E-mail

Telefon

Wielkość zespołu

Czego potrzebuje zespół?

Co robimy z Twoimi danymi

Dane służbowe (imię, e-mail firmowy, telefon, firma, stanowisko) przetwarzamy w celu obsługi zapytania o szkolenie dla firmy i przygotowania oferty. Administratorem danych jest infoShare Academy Sp. z o.o., Al. Grunwaldzka 472B, 80-309 Gdańsk. Podanie danych jest dobrowolne, ale niezbędne do udzielenia odpowiedzi. Masz prawo dostępu do danych, ich sprostowania, usunięcia, ograniczenia przetwarzania i wniesienia sprzeciwu. Pełną informację znajdziesz w Klauzuli informacyjnej.

Zgody marketingowe (dobrowolne) Wyrażam zgodę na kontakt marketingowy w sprawie oferty szkoleń B2B (e-mail, telefon służbowy) od infoShare Academy Sp. z o.o..

Administratorem danych osobowych jest infoShare Academy sp. z o.o. Zasady przetwarzania danych osobowych znajdują się w dokumentach Polityka Prywatności oraz Klauzula Informacyjna.

Inne programy dla zespołów

Zobacz wszystkie →