Deep Learning & Neural Networks Advanced
Pokročilý program pro hlubší pochopení nejmodernějších architektur neuronových sítí a jejich aplikace v computer vision, NLP a generativní AI.
O tomto expertním programu
Tento specializovaný kurz je navržen pro profesionály s předchozími zkušenostmi ve strojovém učení, kteří chtějí prohloubit své znalosti v oblasti hlubokého učení. Program pokrývá moderní architektury neuronových sítí a jejich aplikace v reálných systémech AI.
Účastníci získají praktické zkušenosti s konvolučními sítěmi pro zpracování obrazu, rekurentními architekturami pro sekvenční data a transformerovými modely pro zpracování přirozeného jazyka. Kurz zahrnuje i generativní modely včetně GANs a VAE pro tvorbu syntetických dat.
Program klade důraz na optimalizaci výkonu modelů, distribuované trénování na více GPU a nasazení na edge zařízeních s omezenými zdroji. Studenti implementují projekty v oblasti klasifikace obrazu, detekce objektů, analýzy sentimentu a rozpoznávání řeči pomocí TensorFlow, PyTorch a JAX.
Intenzivní program
16 týdnů hlubokého ponoru do neuronových architektur
GPU přístup
Cloudové výpočetní zdroje pro trénování velkých modelů
Expertní certifikát
Potvrzení pokročilé odbornosti v deep learningu
Kariérní perspektivy
Absolventi programu získávají dovednosti potřebné pro role v oblasti AI výzkumu a vývoje. Hluboké porozumění neuronových architektur otevírá možnosti práce na cutting-edge projektech v technologických společnostech, výzkumných laboratořích a startup prostředí.
Pokročilé schopnosti
- Navrhování a implementace vlastních architektur neuronových sítí
- Optimalizace výkonu a efektivity hlubokých modelů
- Distribuované trénování na multi-GPU systémech
- Interpretace a vysvětlování rozhodnutí neuronových sítí
Komplexní projekty
- Systém pro detekci a segmentaci objektů v reálném čase
- Generativní model pro syntézu realistických obrazů
- Transformer model pro strojový překlad textu
- Reinforcement learning agent pro autonomní rozhodování
absolventů přechází do AI výzkumu nebo vývoje pokročilých systémů
specializovaných projektů demonstrujících expertízu
týdnů práce s nejmodernějšími architekturami
Technologická platforma
Kurz využívá nejmodernější frameworky a nástroje pro vývoj hlubokých neuronových sítí. Všichni účastníci mají přístup ke GPU akcelerovaným výpočetním zdrojům pro efektivní trénování komplexních modelů.
Deep Learning frameworky
-
•
PyTorch jako primární framework s dynamickým výpočetním grafem pro flexibilní experimentování
-
•
TensorFlow 2.x pro produkční nasazení a optimalizované modely
-
•
JAX pro vysokovýkonné numerické výpočty s autodiferenciací
-
•
Keras pro rychlé prototypování a abstrakci komplexních architektur
Computer Vision nástroje
-
•
OpenCV pro preprocessing obrazu a klasické CV operace
-
•
torchvision s předtrénovanými modely a augmentačními technikami
-
•
Detectron2 pro objektovou detekci a segmentaci instancí
-
•
Albumentations pro pokročilou augmentaci trénovacích dat
NLP knihovny
-
•
Transformers (Hugging Face) pro práci s BERT, GPT a dalšími jazykovými modely
-
•
spaCy pro efektivní zpracování textu a lingvistickou analýzu
-
•
NLTK pro tokenizaci, stemming a základní NLP operace
-
•
Fairseq pro sequence-to-sequence modely a neuronový překlad
Výpočetní infrastruktura
-
•
NVIDIA GPU s CUDA podporou pro akcelerované trénování
-
•
Google Colab Pro s přístupem k výkonnějším GPU/TPU
-
•
AWS EC2 GPU instance pro distribuované trénování
-
•
Weights & Biases pro sledování experimentů a hyperparameter tuning
Odborné principy
Kurz dodržuje nejlepší praktiky v oblasti vývoje hlubokých neuronových sítí s důrazem na zodpovědné nasazení AI systémů a transparentnost modelů.
Interpretovatelnost modelů
Studenti se učí metody pro pochopení a vysvětlení rozhodovacích procesů neuronových sítí. Zahrnuje techniky jako attention vizualizace, gradient-based attribution, SHAP hodnoty a další přístupy k explainable AI, které umožňují transparentnost komplexních modelů.
Robustnost a bezpečnost
Program pokrývá techniky pro zvýšení odolnosti modelů proti adversarial útokům, detekci out-of-distribution vzorků a validaci výkonu v různých podmínkách. Účastníci implementují mechanismy pro zajištění spolehlivosti AI systémů v produkčním nasazení.
Efektivita a udržitelnost
Kurz zdůrazňuje techniky pro redukci výpočetní náročnosti modelů včetně pruning, quantization, knowledge distillation a efektivních architektur jako MobileNet. Studenti se učí balancovat mezi výkonem modelu a energetickou spotřebou pro environmentálně zodpovědný vývoj AI.
Fairness a bias mitigation
Program zahrnuje metody pro detekci a zmírňování předsudků v trénovacích datech a modelech. Účastníci se učí vyhodnocovat férnost modelů napříč různými demografickými skupinami a implementovat techniky pro dosažení spravedlivějších AI systémů.
Požadavky na účastníky
ML praktici
Profesionálové s praktickými zkušenostmi ve strojovém učení, kteří chtějí specializovat své dovednosti na hlubší neuronové architektury. Vhodné pro ty, kdo již implementovali základní ML modely.
- Zkušenosti s ML algoritmy
- Pokročilá znalost Pythonu
- Práce s NumPy a Pandas
Datoví vědci
Specialisté v datové vědě, kteří chtějí rozšířit své portfolio o pokročilé deep learning techniky pro zpracování obrazu, textu a dalších komplexních datových typů.
- Znalost statistiky a ML
- Práce s velkými daty
- Zkušenosti s projekty
Výzkumní pracovníci
Vědci a výzkumníci zaměřující se na AI, kteří potřebují hluboké porozumění moderním architekturám pro implementaci vlastních výzkumných nápadů a publikování výsledků.
- Výzkumný background
- Matematické základy
- Čtení vědeckých článků
AI inženýři
Softwaroví inženýři pracující na AI produktech, kteří chtějí získat expertní znalosti pro návrh a optimalizaci produkčních deep learning systémů s vysokým výkonem.
- Software engineering
- ML deployment zkušenosti
- Systémová architektura
Doporučené předpoklady
Pro úspěšné absolvování kurzu doporučujeme předchozí znalost základních konceptů strojového učení, lineární algebry a kalkulu. Praktická zkušenost s implementací ML modelů v Pythonu je výhodou. Účastníci by měli mít přístup k počítači s možností připojení ke cloudovým GPU zdrojům.
Metody evaluace
Hodnocení v kurzu kombinuje praktické implementace, výzkumné komponenty a teoretické porozumění pokročilým konceptům deep learningu.
Implementační projekty
Šest specializovaných projektů pokrývajících CNN pro computer vision, RNN/LSTM pro sekvenční data, transformery pro NLP, generativní modely a reinforcement learning.
Paper reviews
Kritické čtení a prezentace nejnovějších výzkumných článků z konferencí jako NeurIPS, ICML a CVPR s diskusí o aplikovatelnosti metod.
Experimentální design
Návrh a provedení ablation studies, hyperparameter tuning a porovnání různých architektur pro validaci výzkumných hypotéz.
Performance optimization
Praktické cvičení zaměřené na optimalizaci rychlosti trénování, redukci velikosti modelů a deployment na edge zařízeních.
Research capstone projekt
Závěrečný projekt má charakter mini výzkumu, kde účastníci řeší otevřený problém v oblasti deep learningu. Projekt zahrnuje literární rešerši, návrh experimentálního setupu, implementaci a evaluaci řešení, a výslednou technickou zprávu ve formátu vědeckého článku. Práce jsou prezentovány před skupinou a lektory v přátelském peer-review prostředí.
Staňte se expertem na Deep Learning
Investice do programu: 54 300 Kč
Kontaktujte nás pro konzultaci o vhodnosti programu, termínech zahájení a podrobnostech o obsahu kurzu. Rádi zodpovíme vaše otázky.