Naučte se základy strojového učení na našem dvoudenním kurzu, který je určený pro technicky orientované zájemce bez předchozích nebo minimálních zkušeností s umělou inteligencí a strojovým učením.
Získáte obecný přehled o současných technikách strojového učení a naučíte se programovat základní ML řešení pomocí open-source knihoven Sciki-Learn a TensorFlow v jazyce Python.
Pro programátory nebo jiné technicky zaměřené zájemce o hlubší porozumění současným trendům v umělé inteligenci a strojovém učení.
Schopnost porozumění jednoduchému kódu v jazyce Python.
První den začneme vyjasněním základních pojmů jako strojové učení a umělá inteligence.
Představíme si hlavní techniky strojového učení, seznámíme se se základy práce s daty, naučíme se modely vyhodnocovat a vyřešíme první klasifikační a regresní úlohy v knihovně Scikit-learn.
Druhý den budeme pokračovat v základních úlohách, prakticky si vyzkoušíme clustering, redukci dimensionality a poté se již pustíme do umělých neuronových sítí. Vysvětlíme si, jak neuronové sítě fungují, jaké jsou jejich základní architektury a naimplementujeme jednoduchou konvoluční síť pro klasifikaci malých obrázků v knihovně TensorFlow.
Jiří je dlouholetý propagátor umělé inteligence, který se jejím aplikacím věnuje od roku 2007. Mezi lety 2008 a 2017 pracoval ve společnosti Seznam.cz jako vedoucí výzkumného oddělení. Poté se vydal vlastní cestou, založil vzdělávací společnost Machine Learning College, organizuje mezinárodní konferenci Machine Learning Prague a pracuje jako nezávislý konzultant v oblasti strojového učení.
Chcete být jako první informováni o vypsání termínu?