Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras (8.5h)
(NOWOŚĆ) Naucz się budować sieci neuronowe w języku Python wykorzystując najnowocześniejsze rozwiazania!
Obejrzyj promo Zapisz się na kurs
Odnajdź się w świecie sieci neuronowych!
Zainteresowanie sieciami neuronowymi nigdy w historii nie było tak wysokie jak w ostatnich latach. To pokazuje jak ważnym elementem stają się sieci neuronowe w nowoczesnym budowaniu aplikacji. Rozwiązania sztucznej inteligencji spotykamy praktycznie na każdym kroku, a część z nas już tak do tego przywykła, że nie jest w stanie się bez nich obejść.
W 2018 roku trzej pionierzy sztucznej inteligencji zdobyli nagrodę Turinga (Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio). To wydarzenie podkreśla jak ważny element w dzisiejszym świecie pełni sztuczna inteligencja.
Boom na rozwiązania AI
Zastosowania sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) rosną w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.
Według Gartnera w 2019 roku najczęściej spotykane zastosowania sztucznej inteligencji to odpowiednio:
- czatboty
- optymalizacje procesów
- analiza transakcji i wyłudzeń finansowych
- segmentacja konsumentów
- diagnostyka sprzętowa
- wirtualne call center i asystent klienta
- rozpoznawanie twarzy
Czego między innymi nauczysz się na kursie?
- Matematyczne podstawy działania sieci neuronowych
- Implementacja prostej sieci neuronowej od zera
- Zrozumienie zasad działania sztucznych sieci neuronowych (ANN)
- Zrozumienie zasad działania konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)
- Zrozumienie zasad działania rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN)
- Uczenie nadzorowane przy użyciu sieci neuronowych
- Klasyfikacja przy pomocy ANN
- Regresja przy pomocy ANN
- Klasyfikacja binarna obrazów przy pomocy ANN i CNN
- Klasyfikacja wieloklasowa obrazów przy pomocy CNN
- Praca z danymi tekstowymi
- Praca z obrazami
- Transfer Learning
- Zastosowanie modelu VGG16, VGG19
- Klasyfikacja recenzji przy pomocy RNN
Do czego służy biblioteka Keras?
Keras to biblioteka open source do tworzenia sieci neuronowych, która jako backend wykorzystuje Tensorflow, CNTK, czy Theano. Jest doskonałym narzędziem do prototypowania i eksperymentowania oszczędzając nam wiele czasu przy pisaniu kodu. Stanowi także niską barierę wejścia dla osób, które dopiero zaczynają swoją karierę w uczeniu głębokim.
Czy istnieją jakieś wymagania dotyczące kursu?
- podstawowa znajomość języka Python (najlepiej ukończony kurs Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020)
- znajomość biblioteki pandas (najlepiej ukończony kurs Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas)
- podstawowa znajomość bibliotek do wizualizacji danych (najlepiej ukończony kurs Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly)
- podstawowa znajomość bibliotek do data science (najlepiej ukończony kurs Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z)
Recenzje uczestników
Twój instruktor
Data Scientist, Securities Broker
Założyciel platformy e-smartdata.org
Autor kilkunastu szkoleń online z zakresu języka python, analizy danych, data science, uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, sieci neuronowych czy sztucznej inteligencji.
Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych.
Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.
Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.
Od 2015 roku posiadacz licencji maklera papierów wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego.
Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.
Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.
Kilkadziesiąt wystąpień publicznych o tematyce rynków finansowych, czy data science.
Główne obszary zainteresowań to sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie i rynki finansowe.
NIE WIESZ GDZIE ZACZĄĆ?
REKOMENDOWANE ŚCIEŻKI UCZENIA
ALL-IN-ONE
PYTHON DEVELOPER:
- Python - Pierwsze Kroki - Instalacja i konfiguracja
- Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
- 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
- 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
- Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
- 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
- Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
- 100+ Ćwiczeń - Zaawansowane programowanie w języku Python
DATA SCIENTIST / MACHINE LEARNING ENGINEER:
- Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
- 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
- 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
- Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
- 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
- Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
- 100+ Ćwiczeń - Zaawansowane programowanie w języku Python
- Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
- Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
- Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
- 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
- Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
- Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
- Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
- SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I
- SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II
DATA SCIENTIST / DEEP LEARNING ENGINEER:
- Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
- 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
- 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
- Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
- 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
- Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
- 100+ Ćwiczeń - Zaawansowane programowanie w języku Python
- Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
- Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
- Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
- 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
- Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
- Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
- Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
- SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I
- SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II
- Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras
- Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
- Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python
BI ANALYST / DATA ANALYST:
- Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
- 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
- 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
- Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
- 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
- Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
- 100+ Ćwiczeń - Zaawansowane programowanie w języku Python
- Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
- Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
- Twórz nowoczesne aplikacje webowe w Pythonie - Dash, Plotly
- Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
- 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
- SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I
- SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II
BIG DATA ANALYST:
- Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
- 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
- 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
- Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
- 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP
- Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest
- 100+ Ćwiczeń - Zaawansowane programowanie w języku Python
- Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
- Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
- Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python
- Big Data: Analiza danych przy użyciu SQL oraz BigQuery (GCP)
C DEVELOPER:
C++ DEVELOPER:
Strona na FB: https://www.facebook.com/esmartdata/
Grupa na FB: https://www.facebook.com/groups/esmartdata/
Planujesz zakup większej ilości kursów na platformie?
Odezwij się do nas, damy solidną zniżkę!
Pozdrawiamy,
Zespół e-smartdata.org
[email protected]