Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Zbudujesz i wytrenujesz modele regresji oraz klasyfikacji w TensorFlow/Keras, dobierając funkcję straty i optymalizator
Przygotujesz dane do uczenia: czyszczenie, eksploracja, podział train/val/test, podstawy pracy z tf.data oraz augmentacja
Skonfigurujesz i porównasz eksperymenty w TensorBoard (metryki, przebiegi uczenia, monitoring overfittingu)
Zastosujesz techniki poprawy jakości modeli: regularyzacja, dropout, batch normalization, early stopping oraz strojenie hiperparametrów
Wykorzystasz transfer learning oraz podejścia oparte o CNN i RNN w typowych zadaniach (obrazy, sekwencje), z uwzględnieniem ograniczeń metody
Przeprowadzisz interpretację wyników i analizę błędów oraz przygotujesz model do użycia w aplikacji na poziomie prototypu (eksport SavedModel / TFLite), z omówieniem podstaw odpowiedzialnego AI
Co konkretnie robimy
- · Wprowadzenie do ekosystemu TensorFlow 2.x: instalacja, architektura, API Keras, tryb eager
- · Przegląd rodzajów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (nadzorowane, nienadzorowane, uczenie głębokie)
- · Konstrukcja sztucznych sieci neuronowych oraz podstawy optymalizacji funkcji celu (funkcje straty, gradient, optymalizatory)
- · Przetwarzanie, czyszczenie i eksploracja danych w Pandas oraz TensorFlow (tf.data)
- · Metody wizualizacji danych i przygotowanie zbiorów train/val/test, kontrola data leakage
- · Techniki augmentacji danych i zarządzanie pipeline’em treningowym (batching, shuffle, cache, ziarna losowości)
- · Budowa modeli regresyjnych i klasyfikacyjnych w TensorFlow/Keras (Sequential, Functional API)
- · Implementacja warstw neuronowych, dobór funkcji straty i optymalizatorów, strojenie hiperparametrów
- · Metody poprawy jakości modeli, w tym dobór hiperparametrów, regularyzacja, dropout, batch normalization i early stopping
- · Techniki oceny skuteczności modeli: podział na zbiory testowe, metryki jakości, raportowanie w TensorBoard
- · Wizualizacja historii uczenia i interpretowalność modelu, analiza błędów oraz debugowanie procesu uczenia
- · Rozwiązywanie realnych problemów z użyciem TensorFlow (np. analiza obrazów, klasyfikacja tekstu)
- · Wykorzystanie modeli wstępnie wytrenowanych (transfer learning) do szybkiego budowania skutecznych rozwiązań
- · Przykłady zastosowań: analiza obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i predykcje szeregów czasowych
- · Zespołowa praca warsztatowa: od przygotowania danych po ewaluację, eksport modelu i przygotowanie inferencji (prototyp)
- · Automatyzacja trenowania modeli, transfer learning, powtarzalność eksperymentów, podstawy monitorowania jakości modeli
- · Przegląd trendów AI oraz ścieżki rozwoju kompetencji w uczeniu maszynowym
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.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →AI dla analityków: od danych do decyzji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI szkolenie ogólne
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.