Szkolenie jest kontynuacją warsztatu z „Uczenia maszynowego” przygotowanego przez prof. UAM dr hab. Tomasza Góreckiego. Uczenie głębokie, to jedna z najszybciej rozwijających się gałęzi sztucznej inteligencji. Polega na tworzeniu sieci neuronowych. Sieć neuronowa to ogromna ilość połączonych ze sobą i działających w tym samy czasie procesorów. Każdy z nich posiada dostęp do pamięci lokalnej, i jest zasilany dużą ilością danych oraz informacją na temat związków między danymi. Podstawowe zastosowania uczenia głębokiego: rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie wideo, przetwarzanie języka naturalnego, tłumaczenia tekstu, systemy rekomendacji filmów czy książek. Szkolenie ma charakter prowadzonego na żywo warsztatu ze sprawdzaniem postępów uczestników i możliwością zadawania pytań. Uczestnicy po zakończeniu warsztatu otrzymają pocztą elektroniczną certyfikat potwierdzający ukończenie kursu.
Terminy: 6 i 7 maja 2025, 11:00-16:00 (2-dniowe warsztaty online)
Liczba godzin: 10 (5 godzin każdego dnia z przerwą kawową).
Lokalizacja: warsztaty zdalne.
Grupa: maksymalnie 10 osób.
Wykładowca: prof. UAM dr hab. Tomasz Górecki.
Cena: 1699 zł netto (2089,77 zł brutto). Pracownikom finansowanym przez instytucje naukowe (lub inne jednostki finansowane ze środków publicznych) przysługuje zwolnienie z VAT.
Metody płatności: przelew na konto.
Zagadnienia:
.
Profesor uczelni w Zakładzie Statystyki Matematycznej i Analizy Danych na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, prodziekan ds. grantów i współpracy z gospodarką na Wydziale Matematyki i Informatyki UAM. Naukowo zajmuje się analizą szeregów czasowych, analizą danych funkcjonalnych oraz sztuczną inteligencją. Zajmuje się również zastosowaniami metod statystycznych i uczenia maszynowego w praktycznych zagadnieniach. Od ponad dwudziestu lat prowadzi zajęcia związane z rachunkiem prawdopodobieństwa, statystyką, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Współpracuje z wieloma firmami na polu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (Lidl, OLX, PWN, Samsung, Smartstock). Od wielu lat posługuje się językami Python oraz R, jest m.in. współautorem pakietów w R oraz autorem książki “Podstawy statystyki z przykładami w R”. Współpracuje m.in. z pracownikami Colorado State University, University of Utah, Politechniki Poznańskiej, Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu oraz Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu.