BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//CERN//INDICO//EN BEGIN:VEVENT SUMMARY:Delavnica: Osnove globokega učenja DTSTART:20251023T080000Z DTEND:20251023T160000Z DTSTAMP:20260606T041600Z UID:indico-event-3102@indico.ijs.si CONTACT:eurocc@sling.si DESCRIPTION:Speakers: Jani Dugonik\, Domen Verber\n\nKratek opis: Ta teč aj nudi praktičen uvod v globoko učenje\, zmogljivo tehniko umetne intel igence\, ki se uporablja v panogah\, kot so zdravstvo\, maloprodaja in avt omobilizem. Študenti se bodo naučili trenirati modele globokega učenja z uporabo orodij\, kot je PyTorch\, s poudarkom na ključnih konceptih\, k ot so konvolucijske nevronske mreže (CNN)\, povečevanje podatkov in pren os učenja. Skozi praktične vaje bodo udeleženci pridobili izkušnje pri gradnji modelov za klasifikacijo slik\, obdelavo naravnega jezika ipd. Ob koncu tečaja boste pridobili veščine za reševanje projektov globokega učenja s sodobnimi okviri in pristopi.\nPodrobnejši opis: Ta tečaj pon uja obsežen uvod v poglobljeno učenje\, ključno tehnologijo\, ki spodbu ja napredek v panogah\, kot so zdravstvo\, maloprodaja in avtomobilizem. G loboko učenje uporablja večplastne nevronske mreže za reševanje komple ksnih nalog\, kot so prepoznavanje slik\, prevajanje jezikov in obdelava g ovora. Cilj tečaja je opremiti študente s temeljnimi veščinami\, potre bnimi za usposabljanje in uvajanje modelov globokega učenja z uporabo sod obnih orodij\, kot je PyTorch. S praktičnimi aplikacijami\, ki segajo od zaznavanja predmetov do prilagojenih izkušenj\, se boste naučili\, kako uporabiti umetno inteligenco za težave v resničnem svetu.\nSkozi tečaj boste raziskovali pomembne koncepte globokega učenja\, kot so konvolucijs ke nevronske mreže (CNN)\, povečanje podatkov in prenos učenja. Te tehn ike so bistvene za izboljšanje natančnosti in učinkovitosti modela\, zl asti pri delu z velikimi\, zapletenimi nabori podatkov. Kurikulum zajema t udi uporabo vnaprej pripravljenih modelov\, ki omogočajo hitrejše usposa bljanje modelov z izkoriščanjem obstoječega znanja. Poleg tega boste ra ziskali napredne teme\, kot so ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) in obdelava naravnega jezika (NLP)\, ki so ključne za zaporedne podatkovne n aloge in besedilne aplikacije.\nOb koncu tečaja boste svoje znanje uporab ili v končnem projektu\, kjer boste s tehnikami računalniškega vida zgr adili model klasifikacije objektov. Izboljšali boste delovanje modela z u čenjem prenosa in povečanjem podatkov ter pridobili dragocene izkušnje pri optimizaciji modelov z omejenimi podatki. Tečaj vas bo vodil tudi sko zi nastavitev lastnega razvojnega okolja AI in vas tako pripravil na samos tojno izvajanje projektov globokega učenja. Ne glede na to\, ali ste zač etnik pri umetni inteligenci ali želite razširiti svoje spretnosti\, ta tečaj zagotavlja trdno osnovo za vse\, ki jih zanima hitro razvijajoče s e področje globokega učenja.\nOb koncu delavnice lahko udeleženci prido bijo uradni certifikat Deep Learning Institute pri NVIDIA.\nZahtevnost: Os novna\nJezik: Slovenski\nOpis poteka izobraževanja: Delavnica poteka na d aljavo preko brskalnika na oblačni infrastrukturi AWS.\nPriporočeno pred znanje: Razumevanje osnovnih konceptov programiranja v Python 3\, kot so funkcije\, zanke\, slovarji in polja\; poznavanje podatkovnih struktur Pan da\; in razumevanje\, kako izračunati regresijsko črto.\nCiljna publika: Študenti računalništva\, inženirji\, raziskovalci\, razvijalci ter vs i\, ki želijo razumeti\, kako ta tehnologija deluje.\nNa izobraževanju p ridobljena znanja:\n\nNaučite se osnovnih tehnik in orodij\, potrebnih za usposabljanje modela globokega učenja\n Pridobite izkušnje s pogostimi podatkovnimi tipi globokega učenja in arhitekturami modelov\nIzboljšajt e nabore podatkov z razširitvijo podatkov\, da izboljšate natančnost mo dela\nIzkoristite prenos učenja med modeli za doseganje učinkovitih rezu ltatov z manj podatkov in računanja\nZgradite samozavest\, da se lotite l astnega projekta s sodobnim ogrodjem poglobljenega učenja\n\n \nOmejitev števila udeležencev: 30\nVirtualna lokacija: MS Teams\nOrganizator: U M FERI\, NVIDIA\n\n\nPredavatelji:\n\n\n\n\nIme:\nDomen Verber\n\n\nOpis:\ nDomen Verber je docent na Fakulteti za elektrotehniko in računalništvo Univerze v Mariboru (UM FERI) ter ambasador NVIDIA Deep Learning Institute za Univerzo v Mariboru in njihov specialist za umetno inteligenco in HPC. S problematiko HPC in umetne inteligence se ukvarja že več kot 25 let.\ n\n\n \ndomen.verber@um.si\, deep.learning@um.si\n\n\n\n\n \n \n\n\n\n\ nIme:\nJani Dugonik \n\n\nOpis:\nJani Dugonik je raziskovalec na Fakultet i za elektrotehniko\, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru ( UM FERI). Ukvarja se z raziskavami na področjih obdelave naravnega jezika \, evolucijskih algoritmov in umetne inteligence ter kibernetske in inform acijske varnosti..\n\n\n \njani.dugonik@um.si\n\n\n\n \n\n\n\n\nhttps:// indico.ijs.si/event/3102/ LOCATION:MS Teams URL:https://indico.ijs.si/event/3102/ END:VEVENT END:VCALENDAR