AI & Data

Szkolenie Deep Learning natural language processing

Natural Language Processing (NLP) jest jednym z najgorętszych obszarów sztucznej inteligencji (AI) dzięki aplikacjom takim jak generatory tekstu, chatboty oraz programy do przetwarzania tekstu na obrazy.

Czas trwania
40h / 5 dni · 5h
Zapytaj o program → Zobacz wszystkie
Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Dla programistów, data scientistów i analityków danych, którzy chcą budować i oceniać modele NLP oparte o deep learning (TensorFlow/Keras).
2 Dla osób z dobrą znajomością Pythona i podstawami ML, które chcą pogłębić kompetencje w pracy z danymi tekstowymi oraz modelami RNN i transformerami.
Efekty po programie

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

✓

Jak przygotowywać i analizować dane tekstowe do uczenia maszynowego (m.in. budowa zbioru danych, tokenizacja, analiza statystyczna, podział train/val/test i unikanie data leakage)

✓

Jak tworzyć i trenować modele NLP z wykorzystaniem sieci rekurencyjnych w TensorFlow/Keras oraz prowadzić walidację i analizę błędów

✓

Jak wykorzystać transformery i transfer learning do klasyfikacji tekstu oraz porównywać podejścia pod kątem jakości i kosztu obliczeń

✓

Jak oceniać i ulepszać jakość modeli NLP poprzez dobór metryk, tuning oraz podstawowe praktyki odpowiedzialnego użycia (bias, prywatność danych, testy regresji jakości)

Program · 3 modułów

Co konkretnie robimy

M01
Wstęp i przetwarzanie danych tekstowych (8h)
  • · Dane tekstowe i reprezentacje (tokeny, embeddingi)
  • · Rodzaje modeli języka (n-gram, RNN, transformery)
  • · Pozyskanie i przegląd zbioru
  • · Budowa zbioru danych
  • · Tokenizacja i wektoryzacja
  • · Analiza statystyczna zbioru (długości, słownictwo, balans klas)
  • · Przygotowanie zbioru do modelowania (podział train/val/test, kontrola data leakage, ziarna losowości)
M02
Klasyfikacja tekstu z sieciami rekurencyjnymi w tf.keras (8h)
  • · Teoria sieci rekurencyjnych
  • · Projekt architektury modelu
  • · Trening modelu i walidacja
  • · Analiza jakościowa modelu i błędów
  • · Strojenie modelu i regularyzacja
M03
Transformery (8h)
  • · Teoria transformerów i self-attention
  • · Transfer learning z modelami pretrained
  • · Fine-tuning modelu transformerowego
  • · Porównanie modeli i metryk 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.

01

Brief i diagnoza

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

02

Modyfikacja programu

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

03

Warsztat

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

04

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

Ochrona antyspamowa (Cloudflare Turnstile) zostanie aktywowana po wpięciu klucza.

Inne programy dla zespołów

Zobacz wszystkie →
AI & Data

AI dla analityków: od danych do decyzji

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

16h / 2 dni →
AI & Data

AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji

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

3 godziny →
AI & Data

AI szkolenie ogólne

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

AI & Data →