Idealny dla zespołów, które…
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)
Co konkretnie robimy
- · Historia i rozwój PyTorch
- · Architektura i główne komponenty (tensor, moduł, autograd, device)
- · Instalacja PyTorch i niezbędnych zależności (CPU/GPU, wersje, zgodność)
- · Konfiguracja środowiska pracy (Jupyter Notebook, Google Colab) i podstawy reprodukowalności
- · Operacje na tensorach, autograd i grafy obliczeniowe (eager, torch.compile – przegląd)
- · Budowa prostych modeli i podstawowa pętla treningowa (train/val, metryki)
- · Budowa modelu liniowego w PyTorch
- · Trening i ewaluacja modelu na danych rzeczywistych (podział danych, metryki, interpretacja)
- · Sieci neuronowe i ich architektura (warstwy, funkcje aktywacji, funkcje straty)
- · Implementacja i trening sieci konwolucyjnych (CNN) oraz rekurencyjnych (RNN)
- · Techniki optymalizacji i regularyzacji (scheduler, early stopping, weight decay, mixed precision – przegląd)
- · Fine-tuning pretrenowanych modeli w PyTorch (transfer learning, zamrażanie warstw)
- · Przygotowanie i przetwarzanie danych obrazowych (augmentacja, DataLoader, normalizacja)
- · Implementacja i trening modelu CNN do klasyfikacji obrazów (walidacja, analiza błędów)
- · Eksport modeli i przygotowanie do uruchomienia (TorchScript/ONNX, podpisy wejść/wyjść)
- · Aspekty uruchomienia modeli w środowisku produkcyjnym (wydajność, wersjonowanie, monitoring jakości)
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.