Projektujesz nowoczesne sieci - Nauczysz się budować i trenować modele deep learning od podstaw, rozumiejąc tensory, gradienty i backpropagation, dzięki czemu samodzielnie zaprojektujesz skuteczne architektury.
Kodujesz w PyTorch i TensorFlow - Przełożysz teorię na praktykę, implementując modele w PyTorch i TensorFlow na przykładach biznesowych, co pozwoli Ci szybciej wdrażać rozwiązania do realnych zadań.
Tworzysz systemy wizyjne - Poznasz CNN, transfer learning oraz detekcję obiektów z YOLO i Faster R-CNN, dzięki czemu przygotujesz systemy kontroli jakości i automatycznej inspekcji produktów.
Analizujesz dane sekwencyjne - Opanujesz RNN, LSTM i GRU do pracy z sekwencjami oraz szeregami czasowymi, więc będziesz przewidywać trendy rynkowe, popyt i sygnały awarii na podstawie danych.
Wdrażasz modele językowe - Zrozumiesz architekturę Transformer oraz pracę z BERT i GPT, a także wykonasz fine-tuning pod konkretne zadania, by automatyzować analizę tekstu i procesy dokumentowe.
Budujesz rozwiązania Generative AI - Poznasz GAN i VAE w praktyce, więc nauczysz się generować oraz edytować obrazy do zastosowań projektowych i produkcyjnych, zamiast ograniczać się do gotowych narzędzi.
Pracujesz jak w środowisku produkcyjnym - Dowiesz się, jak zarządzać eksperymentami, wdrażać modele, monitorować ich jakość i aktualizować je po wdrożeniu, aby Twoje rozwiązania działały stabilnie także w produkcji.
Optymalizujesz wydajność i koszty - Poznasz techniki przyspieszania treningu, kwantyzację, kompresję modeli i distributed training, dzięki czemu uruchomisz deep learning wydajnie także w chmurze i na edge.
Python w praktyce - Powinieneś swobodnie pisać skrypty w Pythonie, pracować na funkcjach, pętlach i bibliotekach oraz rozumieć strukturę kodu, aby samodzielnie wykonywać ćwiczenia.
Podstawy uczenia maszynowego - Powinieneś znać podstawowe pojęcia uczenia maszynowego, takie jak trening, walidacja, overfitting i metryki oceny, aby sprawnie wejść w zagadnienia deep learning.
Matematyka dla modeli - Powinieneś rozumieć algebrę liniową i podstawy rachunku różniczkowego, w tym wektory, macierze i pochodne, bo są potrzebne do pracy z gradientami i tensorami.
Praca z danymi - Powinieneś mieć doświadczenie w przygotowaniu danych do analizy, ich czyszczeniu i podziale na zbiory, aby skupić się na modelowaniu zamiast podstawowej obróbce.
