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).
