Machine Learning BootCamp

Jedná se o týdenní intenzivní sérii všech našich kurzů za zvýhodněnou cenu. Nejsou třeba žádné předchozí znalosti strojového učení. Balíček obsahuje:

Úvod do strojového učení (2 dny)

Jedná se o úvodní kurz pro začátečníky, kteří se strojovým učením nemají žádné zkušenosti a chtějí udělat první kroky k jeho praktickému používání. Účastníci se dozvědí, co je to strojové učení, jaké typy strojového učení se v praxi nejčastěji používají a jak jednotlivé algoritmy fungují. Nebudeme se zabývat přesným matematickým popisem, ale spíše intuitivním porozuměním, které je nezbytné pro efektivní používání a správnou volbu různých nástrojů a knihoven. Velkou pozornost věnujeme způsobům vyhodnocení natrénovaných modelů, problémům s přeučováním, přípravě dat a praktickým poznatkům, které se ve škole nedozvíte.

Zpracování přirozeného jazyka (1 den)

Kurz je zaměřen na analýzu a zpracování textů. Předpokládá se znalost principů strojového učení, ale ty nejdůležitější koncepty budou stručně zopakovány. Specifikem zpracování textů je způsob předzpracování dat a jejich vektorizace. Tomu bude věnována první část. Vše bude prakticky vyzkoušeno na úloze, jejíž cílem je klasifikace textových dokumentů. Dále se účastníci dozvědí, co jsou to jazykové modely a jak je použít pro detekci jazyka dokumentu nebo generování textů.

Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu (1 den)

Náš workshop je pro machine learning začátečníky, kteří si mají chuť prakticky vyzkoušet neuronové sítě pro zpracování obrázků, ale ještě k tomu neměli tu pravou příležitost. Názornými experimenty spolu poodhalíme, jak a proč takové modely fungují, jaké jsou za jejich fungováním intuice a postupně přes jednoduché příklady dospějeme až k modelům, které se běžně používají v praxi. U těch se zaměříme na možnosti využití jejich vnitřní sémantické reprezentace obrázku a na to, jak co nejefektivněji vizualizovat jejich chování.

Časové řady (1 den)

Kurz je zaměřen na predikci časových řad. V první části se účastníci seznámí se standardními postupy při modelování a predikci časových řad a vyzkouší si jednoduché postupy na ukázkových příkladech. V další části budou vysvětleny metody strojového učení aplikovatelné při predikci časových řad. Účastníci si vyzkouší sestavit a natrénovat model schopný predikovat složitější časovou řadu z historických dat a ověří schopnost modelu predikovat budoucnost.