PyTorch

Szkolenie PyTorch to intensywny, dwudniowy kurs, który w 80% opiera się na praktycznych warsztatach, a w 20% na teorii.

Czas trwania

16h · 2 dni

Zapytaj o program → Zobacz wszystkie

Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Programistów i inżynierów danych, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności o PyTorch

2 Data scientistów pragnących zastosować PyTorch w swoich projektach

3 Entuzjastów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego chcących rozpocząć pracę z PyTorch

Efekty po programie

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

✓

Jak zainstalować i skonfigurować PyTorch oraz zweryfikować środowisko (CPU/GPU) i zależności pod kątem powtarzalności uruchomień

✓

Jak budować, trenować i porównywać modele w PyTorch, z użyciem właściwych metryk oraz walidacji (train/val/test, podstawy CV)

✓

Jak implementować i trenować sieci neuronowe, w tym CNN i RNN, oraz dobierać podstawowe techniki regularyzacji i optymalizacji

✓

Jak przygotować artefakty modelu PyTorch do uruchomienia inferencji (eksport, format, kompatybilność) oraz rozpoznać typowe ryzyka jakości (data leakage, drift, bias)

Wymagania

Co warto wiedzieć przed startem

Znajomość podstaw programowania w Pythonie
Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
Umiejętność pracy w środowisku Jupyter Notebook lub Google Colab

Program · 8 modułów

Co konkretnie robimy

Dzień 1: Wprowadzenie do PyTorch i podstawy uczenia maszynowego

M01

Wprowadzenie do PyTorch

· Historia i rozwój PyTorch
· Architektura i główne komponenty (tensor, moduł, autograd, device)

M02

Instalacja i konfiguracja środowiska

· Instalacja PyTorch i niezbędnych zależności (CPU/GPU, wersje, zgodność)
· Konfiguracja środowiska pracy (Jupyter Notebook, Google Colab) i podstawy reprodukowalności

M03

Podstawy PyTorch

· Operacje na tensorach, autograd i grafy obliczeniowe (eager, torch.compile – przegląd)
· Budowa prostych modeli i podstawowa pętla treningowa (train/val, metryki)

M04

Warsztat: Tworzenie pierwszego modelu

· Budowa modelu liniowego w PyTorch
· Trening i ewaluacja modelu na danych rzeczywistych (podział danych, metryki, interpretacja)

Dzień 2: Zaawansowane techniki i praktyczne zastosowania

M05

Zaawansowane modele w PyTorch

· Sieci neuronowe i ich architektura (warstwy, funkcje aktywacji, funkcje straty)
· Implementacja i trening sieci konwolucyjnych (CNN) oraz rekurencyjnych (RNN)

M06

Optymalizacja modelu i fine-tuning

· Techniki optymalizacji i regularyzacji (scheduler, early stopping, weight decay, mixed precision – przegląd)
· Fine-tuning pretrenowanych modeli w PyTorch (transfer learning, zamrażanie warstw)

M07

Warsztat: Tworzenie modelu klasyfikacji obrazów

· Przygotowanie i przetwarzanie danych obrazowych (augmentacja, DataLoader, normalizacja)
· Implementacja i trening modelu CNN do klasyfikacji obrazów (walidacja, analiza błędów)

M08

Deployowanie modeli PyTorch

· Eksport modeli i przygotowanie do uruchomienia (TorchScript/ONNX, podpisy wejść/wyjść)
· Aspekty uruchomienia modeli w środowisku produkcyjnym (wydajność, wersjonowanie, monitoring jakości)

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 →