Wprowadzenie do deep learningu w PyTorch

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

Zapytaj o program → Zobacz wszystkie

Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Początkujących programistów i data scientistów z podstawami Pythona, chcących poznać deep learning

2 Osób planujących budować rozwiązania AI z użyciem PyTorch (na poziomie PoC/prototypu)

3 Analityków i inżynierów danych, którzy chcą rozwinąć kompetencje w ML i pracy z modelami neuronowymi

4 Specjalistów IT i badaczy zainteresowanych trenowaniem, oceną i porównywaniem modeli neuronowych

Efekty po programie

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

✓

Budować i trenować modele głębokich sieci neuronowych w PyTorch (torch.nn, autograd)

✓

Zarządzać danymi i przygotowywać je do uczenia (Dataset, DataLoader, batching, podział train/val/test, kontrola data leakage)

✓

Optymalizować i monitorować trening (funkcje straty, optymalizatory, metryki, logowanie i wizualizacja)

✓

Stosować transfer learning i fine-tuning modeli pretrenowanych oraz kontrolować overfitting

✓

Przygotowywać model do użycia w aplikacji na poziomie prototypu (zapis/wczytanie, eksport TorchScript/ONNX, podstawy przyspieszania inferencji)

✓

Samodzielny pipeline eksperymentów: powtarzalność, analiza błędów, podstawy odpowiedzialnego użycia (bias, prywatność danych)

Program · 6 modułów

Co konkretnie robimy

Dzień 1: Podstawy PyTorch i wprowadzenie do deep learningu

M01

Moduł 1: Wprowadzenie do PyTorch i praca z tensorami

· PyTorch: charakterystyka, zastosowania i miejsce w ekosystemie
· PyTorch vs TensorFlow – krótki przegląd i wybór frameworków
· Biblioteka PyTorch: przegląd API i kluczowe zalety
· Tensory: inicjalizacja, operacje i manipulacje
· GPU w PyTorch: akceleracja obliczeń i wykorzystanie zasobów sprzętowych
· Pipeline danych do uczenia: podstawy

M02

Moduł 2: Budowa i trenowanie prostych modeli neuronowych

· Sieci neuronowe: architektura i podstawowe pojęcia deep learningu
· Modele w PyTorch: definicja, warstwy i funkcje aktywacji
· Pętla treningowa: struktura, optymalizacja i kontrola przebiegu uczenia
· Parametry modelu: inicjalizacja oraz backpropagation
· Własna sieć: definicja warstw, funkcje aktywacji, forward pass
· Ćwiczenia praktyczne: klasyfikator i trening modelu

Dzień 2: Zaawansowane techniki i praca z danymi

M03

Moduł 3: Zarządzanie danymi i przygotowanie zbiorów treningowych

· Zestawy danych: Dataset, DataLoader, definicja i ładowanie
· Augmentacja i podział danych na zbiór treningowy i testowy
· Wizualizacja i analiza danych wejściowych
· Warsztaty: niestandardowy zbiór danych do trenowania

M04

Moduł 4: Optymalizacja i monitorowanie modelu

· Dobór funkcji straty i optymalizatorów
· Regularizacja, early stopping i kontrola przeuczenia
· Debugowanie modeli i analiza błędów – typowe pułapki i diagnostyka
· TensorBoard i narzędzia wizualizacji: krótkie wprowadzenie
· Zapis i odtwarzanie modelu (checkpointing)
· Monitorowanie metryk i wizualizacja wyników treningu
· Overfitting: dropout, early stopping, regularyzacja L2
· Ewaluacja modelu: zbiory walidacyjne, metryki accuracy/F1-score

Dzień 3: Praktyczne projekty i transfer learning

M05

Moduł 5: Transfer learning i fine-tuning

· Modele pretrenowane w PyTorch: zastosowanie w nowych zadaniach
· Adaptacja modeli i trening warstw końcowych
· Zastosowania: klasyfikacja obrazów oraz NLP
· Funkcje straty (MSE, CrossEntropy) i optymalizatory (SGD, Adam)
· Hiperparametry: learning rate, liczba epok, batch size
· Praktyczne zadania: adaptacja modelu pretrenowanego do własnego problemu

M06

Moduł 6: Deployment i skalowanie modeli

· Użycie modelu w praktyce: eksport, wersjonowanie i powtarzalność inferencji
· Integracja modeli z aplikacjami Python: podstawy
· Optymalizacja i przyspieszanie inferencji: narzędzia i podejścia
· Projekt praktyczny: miniaplikacja AI z inferencją własnego modelu

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 →

Wprowadzenie do deep learningu w PyTorch

Idealny dla zespołów, które…

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

Co konkretnie robimy

Dzień 1: Podstawy PyTorch i wprowadzenie do deep learningu

Dzień 2: Zaawansowane techniki i praca z danymi

Dzień 3: Praktyczne projekty i transfer learning

Od briefu do retro w 30 dniach.

Brief i diagnoza

Modyfikacja programu

Warsztat

Retro + raport

Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.

Dziękujemy!

Inne programy dla zespołów

Agenci AI w Praktyce: Budowa, Integracja i Skalowanie

AI - szkolenie ogólne

AI dla Analityków Systemowych