Запрошуємо на вебінар усіх, кому цікаво глибше зануритись у світ штучного інтелекту та машинного навчання.
Якщо ви хочете дізнатися більше про основні ідеї та базові теорії щодо штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML), ML-моделі та їхні архітектури, технології комп’ютерного зору, унікальний механізм уваги (self-attention), MLOps та Continues Training - приєднуйтесь до нас 14 березня о 17:00.
Подія буде складатись із двох частин.
Ключові питання першої частини:
- що таке машинне навчання (ML);
- типи машинного навчання;
- що таке ML-модель;
- базові речі для вибору архітектури ML-моделі;
- база, яка лежить в основі передових архітектур ML (автокодувальники, генеративні змагальні мережі)
У другій частині на вас чекає:
- практичний експеримент із використанням технологій комп’ютерного зору (computer vision);
- розгляд архітектури трансформерів;
- демонстрація того, як за допомогою унікального механізму уваги (self-attention) трансформери можуть встановлювати зв’язки між різними словами в реченні та в декількох реченнях, а також узагальнювати зміст фраз;
- теорія MLOps та Continues Training.
Будемо використовувати та розглядати такі технології:
Мови програмування та фреймворки: Python, Jupyter Notebook, TensorFlow with Keras, PyTorch, scikit-learn
Архітектури та специфічні ML моделі: Perceptron, Multilayer Perceptron (MLP, Dense Layers, FCN), Convolutional Neural Networks (CNN), Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), Transformers, BERT pretrained LLM (from hugging face), visual transformers (stable diffusion).