Vstúpte do sveta Pythonu a objavte nekonečné možnosti, ktoré vám tento populárny programovací jazyk ponúka. Python je jedným z najrozšírenejších a najobľúbenejších programovacích jazykov na svete a jeho využitie sa neustále rozširuje. Preto sme pre vás pripravili špeciálne zamerané kurzy, ktoré vám pomôžu získať zručnosti a hlbšie porozumieť danej problematike.
Neurónové siete, predstavujú skupinu algoritmov inšpirovaných fungovaním ľudského mozgu. Ich konštrukcia je založená na spojeniach umelých neurónov, ktoré dokážu vykonávať rôzne úlohy ako rozpoznávanie vzorov, predikciu, spracovanie prirodzeného jazyka a mnoho ďalších. S prudkým nárastom dostupných výpočtových zdrojov a zdokonaľovaním algoritmov sa neurónové siete stali stredobodom záujmu a ich využitie v praxi preniká do rôznych odvetví ľudského života.
Jednou z oblastí, kde sa neurónové siete uplatňujú s veľkým úspechom, je spracovanie obrazu. Dnes ich môžeme nájsť v smartfónoch, kde pomáhajú rozpoznávať tváre pri odomykaní zariadenia alebo v kamerách do automobilov, čo umožňuje sledovať premávku a predchádzať nehodám.
Ďalším úspešným príkladom využitia neurónových sietí je v oblasti prirodzeného jazyka. Vývoj a zdokonaľovanie tzv. "rekurentných neurónových sietí" umožnili výrazne lepšiu syntézu a pochopenie ľudskej reči. Hlasoví asistenti, ako Siri od Apple alebo Alexa od Amazonu, sú teraz bežnou súčasťou našich domovov a kancelárií.
V oblasti odporúčacích systémov zasa neurónové siete vytvárajú personalizované odporúčania pre používateľov na základe ich predchádzajúceho správania. Veľké online platformy a služby ako Netflix, YouTube a Spotify, aktívne využívajú tieto technológie na zlepšenie používateľskej skúsenosti a zvýšenie úrovne angažovanosti svojich užívateľov.
Ďalšie použitia neurónových sietí zahŕňajú rozpoznávanie rukopisu, autonómne vozidlá, analýzu finančných trhov, predikciu poveternostných podmienok a mnoho ďalších.
Neurónové siete majú širokú škálu využitia v praxi a postupne transformujú rôzne odvetvia ľudského života. Ich schopnosť rozpoznávať vzory, učiť sa a predikovať z nich robí nástroje s obrovským potenciálom pre zlepšenie našich životov a podporu inovácií v rôznych oblastiach. Preto sme sa rozhodli v IT školiacom stredisku GOPAS, navrhnúť set školení, ktoré sú špecializované práve pre túto oblasť.
1. Flexibilita a bohatosť knižníc: Python disponuje širokou škálou knižníc, ako sú TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn a ďalšie, ktoré poskytujú robustné nástroje na vývoj a trénovanie neurónových sietí. Školenie nás naučí, ako efektívne využívať tieto knižnice a využívať ich funkcionality pre rôzne úlohy strojového učenia.
2. Základy strojového učenia: Pred začatím práce s neurónovými sieťami je dôležité mať solídne porozumenie základov strojového učenia. Školenie nám pomôže naučiť sa o algoritmoch učenia, typoch dát a prístupoch k úlohám ako klasifikácia, regresia a zhlukovanie.
3. Návrh a trénovanie modelov: Vyvíjanie a trénovanie neurónových sietí je náročný proces, ktorý vyžaduje špecializované techniky. Školenie nás naučí, ako navrhovať a prispôsobovať architektúry sietí, ako správne zvoliť hyperparametre a ako vyhodnocovať výkonnosť modelov.
4. Riešenie reálnych problémov: Školenie nám umožní pracovať na reálnych projektoch, čo nám dá príležitosť aplikovať naučené znalosti na riešenie skutočných problémov v odvetviach ako medicína, počítačové videnie, priemyselná automatizácia a ďalšie.
5. Optimalizácia a výkon: Vývoj a trénovanie neurónových sietí môže byť výpočtovo náročný proces. Školenie nám pomôže naučiť sa optimalizovať kód a využívať hardvérové a softvérové prostriedky, aby sme dosiahli vyšší výkon a rýchlosť výpočtov.
6. Aktualizované informácie: Oblasť strojového učenia a neurónových sietí je neustále sa meniacim poľom. Školenie nám umožní byť v obraze s najnovšími vývojmi, trendy a najlepšími postupmi.
Školenie na vývoj neurónových sietí v jazyku Python je nevyhnutné pre tých, ktorí sa chcú zapojiť do sveta strojového učenia a umelej inteligencie. Poskytne nám potrebné nástroje, vedomosti a praktické skúsenosti, ktoré nám umožnia úspešne vytvárať a implementovať neurónové siete v reálnych aplikáciách a prispieť k technologickému pokroku v tejto dynamicky sa rozvíjajúcej oblasti.
Tibor Kurina |
Dlhoročný školiteľ v oblasti UNIX operačných systémov, skriptovacích programovacích jazykov, BigData architektúry, dátovej analytiky a pokročilej analytiky najmä v oblasti strojového učenia. |
Peter K. - Páčili sa mi praktické príklady spolu s kvalitným prednesom lektora.
Peter S. - Excelentné vysvetlenie problematiky, dôraz aj na samostatnú činnosť (ladenie programov a pod...)