Kurs Mistrzowskie Architektury Neuronowe

Zdobędziesz dogłębną wiedzę na temat działania sztucznych sieci neuronowych – od pojedynczego neuronu, przez strukturę warstw, aż po złożone, głębokie architektury. Poznasz, jak dane przepływają przez sieć (forward propagation), jak wyliczany jest błąd, i jak sieć uczy się dzięki mechanizmowi propagacji wstecznej (backpropagation). Nauczysz się, czym są funkcje aktywacji, jak działają wagi i biasy oraz jak optymalizować proces uczenia za pomocą odpowiednich algorytmów i funkcji kosztu. Zrozumiesz wpływ struktury sieci na jej wydajność, dokładność i zdolność do generalizacji.

Zanim przejdziesz do gotowych bibliotek, nauczysz się budować sieci neuronowe „od podstaw” – z wykorzystaniem czystego Pythona i bezpośredniego kodowania logiki matematycznej. To pozwoli Ci naprawdę zrozumieć, jak działają poszczególne komponenty. Następnie przejdziesz do pracy z Keras i TensorFlow – najpopularniejszymi narzędziami do tworzenia modeli deep learning. Nauczysz się projektować modele sekwencyjne i funkcyjne, zarządzać danymi wejściowymi, definiować architektury i prowadzić trening modeli.

Dowiesz się, jak dobrać odpowiednią architekturę do konkretnego zadania. Nauczysz się tworzyć sieci konwolucyjne (CNN) do rozpoznawania i analizy obrazów – z użyciem warstw konwolucyjnych, poolingowych i normalizacyjnych. W kolejnym kroku zbudujesz sieci rekurencyjne (RNN), GRU i LSTM – używane w zadaniach sekwencyjnych, takich jak analiza tekstu, przewidywanie czasowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Finalnie zapoznasz się z architekturami opartymi na mechanizmach uwagi, takimi jak Transformer – które stoją za przełomem w modelach NLP i są podstawą systemów takich jak ChatGPT.

Na zakończenie kursu zrealizujesz własny mini-projekt, w którym przejdziesz przez cały proces tworzenia rozwiązania AI – od analizy problemu i przygotowania danych, przez wybór odpowiedniej architektury, implementację i trening modelu, aż po jego walidację i prezentację wyników. Dowiesz się, jak testować skuteczność modelu, unikać przeuczenia, interpretować wyniki i wyciągać z nich wnioski. Dzięki temu sprawdzisz w praktyce wszystkie zdobyte umiejętności, a jednocześnie zbudujesz coś, co może stanowić zalążek przyszłego wdrożenia lub projektu portfolio.