Квитки
Deep Learning Group
14 листопада - 27 лютого
Понеділок 19:00 – 20:00
Online
Навчайтесь з нами онлайн і станьте професіоналом
в Data Science!
Про Deep Learning Group
Deep Learning Group - це група сумісного вивчення Deep Learning за всесвітньо відомою спеціалізацією Andrew Ng, а також бонусні майстер-класи від провідних Data Science спеціалістів України.
Для кого?
Data Scientists
Software Developers
CEOs
Startup Founders
Приєднуйтесь до школи!
  • Освойте одну з найбільш перспективних професій зараз
  • Вивчіть теорію на одному з найкращих онлайн курсів по Deep Learning
  • Отримайте відповідь на свої запитання під час щотижневих консалтингових сесій
  • Отримайте додаткові знання на бонусних майстер-класах
Інструктор курсу
Ростислав Чайка
Засновник Lemberg Tech Business School
Випускник факультету Прикладної Математики ЛНУ
ім. І. Франка.

Засновник Lviv Startup Club з 2009 року. Засновник Lemberg Tech Business School з 2014 року. Стартап-консультант та підприємець.

Протягом часу роботи в Lviv Startup Club долучився до розвитку більше 100 українських стартапів.

Засновник TechOne Startup Incubator, де продовжує працювати зі стартапами.

Протягом своєї роботи в Lemberg Tech Business School організував близько 110 конференцій, під його керівництвом маркетологи зібрали близько 35 000 учасників.

Активно досліджує нові оптимальні моделі розвитку в GameDev, Digital Marketing, Project Management, Product Management, Data Science, IT Service Business Management.
Гостьові спікери школи
Become a speaker
Програма школи
14 листопада - 27 лютого
14 листопада
19:00 – 20:00
14 листопада
19:00 – 20:00
Introduction to Deep Learning
Ростислав Чайка
Analyze the major trends driving the rise of deep learning, and give examples of where and how it is applied today.
  • Welcome
  • What is a Neural Network?
  • Supervised Learning with Neural Networks
  • Why is Deep Learning taking off?
21 листопада
19:00 – 20:00
21 листопада
19:00 – 20:00
Neural Networks Basics
Ростислав Чайка
Set up a machine learning problem with a neural network mindset and use vectorization to speed up your models.
  • Binary Classification
  • Logistic Regression
  • Logistic Regression Cost Function
  • Gradient Descent
  • Derivatives
  • More Derivative Examples
  • Computation Graph
  • Derivatives with a Computation Graph
  • Logistic Regression Gradient Descent
  • Gradient Descent on m Examples
  • Vectorization
  • More Vectorization Examples
  • Vectorizing Logistic Regression
  • Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output
  • Broadcasting in Python
  • A Note on Python/Numpy Vectors
  • Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks
  • Explanation of Logistic Regression Cost Function (Optional)
28 листопада
15:00 – 16:00
28 листопада
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
28 листопада
19:00 – 20:00
28 листопада
19:00 – 20:00
Shallow Neural Networks
Ростислав Чайка
Build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
  • Neural Networks Overview
  • Neural Network Representation
  • Computing a Neural Network's Output
  • Vectorizing Across Multiple Examples
  • Explanation for Vectorized Implementation
  • Activation Functions
  • Why do you need Non-Linear Activation Functions?
  • Derivatives of Activation Functions
  • Gradient Descent for Neural Networks
  • Backpropagation Intuition (Optional)
  • Random Initialization
5 грудня
19:00 – 20:00
5 грудня
19:00 – 20:00
Deep Neural Networks
Ростислав Чайка
Analyze the key computations underlying deep learning, then use them to build and train deep neural networks for computer vision tasks.
  • Deep L-layer Neural Network
  • Forward Propagation in a Deep Network
  • Getting your Matrix Dimensions Right
  • Why Deep Representations?
  • Building Blocks of Deep Neural Networks
  • Forward and Backward Propagation
  • Parameters vs Hyperparameters
  • What does this have to do with the brain?
12 грудня
15:00 – 16:00
12 грудня
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
12 грудня
19:00 – 20:00
12 грудня
19:00 – 20:00
Practical Aspects of Deep Learning
Ростислав Чайка
Discover and experiment with a variety of different initialization methods, apply L2 regularization and dropout to avoid model overfitting, then apply gradient checking to identify errors in a fraud detection model.
  • Train / Dev / Test sets
  • Bias / Variance
  • Basic Recipe for Machine Learning
  • Regularization
  • Why Regularization Reduces Overfitting?
  • Dropout Regularization
  • Understanding Dropout
  • Other Regularization Methods
  • Normalizing Inputs
  • Vanishing / Exploding Gradients
  • Weight Initialization for Deep Networks
  • Numerical Approximation of Gradients
  • Gradient Checking
  • Gradient Checking Implementation Notes
19 грудня
19:00 – 20:00
19 грудня
19:00 – 20:00
Optimization Algorithms
Ростислав Чайка
Develop your deep learning toolbox by adding more advanced optimizations, random minibatching, and learning rate decay scheduling to speed up your models.
  • Mini-batch Gradient Descent
  • Understanding Mini-batch Gradient Descent
  • Exponentially Weighted Averages
  • Understanding Exponentially Weighted Averages
  • Bias Correction in Exponentially Weighted Averages
  • Gradient Descent with Momentum
  • RMSprop
  • Adam Optimization Algorithm
  • Learning Rate Decay
  • The Problem of Local Optima
26 грудня
15:00 – 16:00
26 грудня
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
26 грудня
19:00 – 20:00
26 грудня
19:00 – 20:00
Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Ростислав Чайка
Explore TensorFlow, a deep learning framework that allows you to build neural networks quickly and easily, then train a neural network on a TensorFlow dataset.
  • Tuning Process
  • Using an Appropriate Scale to pick Hyperparameters
  • Hyperparameters Tuning in Practice: Pandas vs. Caviar
  • Normalizing Activations in a Network
  • Fitting Batch Norm into a Neural Network
  • Why does Batch Norm work?
  • Batch Norm at Test Time
  • Softmax Regression
  • Training a Softmax Classifier
  • Deep Learning Frameworks
  • TensorFlow
9 січня
19:00 – 20:00
9 січня
19:00 – 20:00
ML Strategy
Ростислав Чайка
Streamline and optimize your ML production workflow by implementing strategic guidelines for goal-setting and applying human-level performance to help define key priorities.
  • Why ML Strategy
  • Orthogonalization
  • Single Number Evaluation Metric
  • Satisficing and Optimizing Metric
  • Train/Dev/Test Distributions
  • Size of the Dev and Test Sets
  • When to Change Dev/Test Sets and Metrics?
  • Why Human-level Performance?
  • Avoidable Bias
  • Understanding Human-level Performance
  • Surpassing Human-level Performance
  • Improving your Model Performance
16 січня
15:00 – 16:00
16 січня
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
16 січня
19:00 – 20:00
16 січня
19:00 – 20:00
ML Strategy
Ростислав Чайка
Develop time-saving error analysis procedures to evaluate the most worthwhile options to pursue and gain intuition for how to split your data and when to use multi-task, transfer, and end-to-end deep learning.
  • Carrying Out Error Analysis
  • Cleaning Up Incorrectly Labeled Data
  • Build your First System Quickly, then Iterate
  • Training and Testing on Different Distributions
  • Bias and Variance with Mismatched Data Distributions
  • Addressing Data Mismatch
  • Transfer Learning
  • Multi-task Learning
  • What is End-to-end Deep Learning?
  • Whether to use End-to-end Deep Learning
23 січня
19:00 – 20:00
23 січня
19:00 – 20:00
Foundations of Convolutional Neural Networks
Ростислав Чайка
Implement the foundational layers of CNNs (pooling, convolutions) and stack them properly in a deep network to solve multi-class image classification problems.
  • Computer Vision
  • Edge Detection Example
  • More Edge Detection
  • Padding
  • Strided Convolutions
  • Convolutions Over Volume
  • One Layer of a Convolutional Network
  • Simple Convolutional Network Example
  • Pooling Layers
  • CNN Example
  • Why Convolutions?
30 січня
15:00 – 16:00
30 січня
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
30 січня
19:00 – 20:00
30 січня
19:00 – 20:00
Deep Convolutional Models: Case Studies
Ростислав Чайка
Discover some powerful practical tricks and methods used in deep CNNs, straight from the research papers, then apply transfer learning to your own deep CNN.
  • Why look at case studies?
  • Classic Networks
  • ResNets
  • Why ResNets Work?
  • Networks in Networks and 1x1 Convolutions
  • Inception Network Motivation
  • Inception Network
  • MobileNet
  • MobileNet Architecture
  • EfficientNet
  • Using Open-Source Implementation
  • Transfer Learning
  • Data Augmentation
  • State of Computer Vision
6 лютого
19:00 – 20:00
6 лютого
19:00 – 20:00
Object Detection
Ростислав Чайка
Apply your new knowledge of CNNs to one of the hottest (and most challenging!) fields in computer vision: object detection.
  • Object Localization
  • Landmark Detection
  • Object Detection
  • Convolutional Implementation of Sliding Windows
  • Bounding Box Predictions
  • Intersection Over Union
  • Non-max Suppression
  • Anchor Boxes
  • YOLO Algorithm
  • Region Proposals (Optional)
  • Semantic Segmentation with U-Net
  • Transpose Convolutions
  • U-Net Architecture Intuition
  • U-Net Architecture
13 лютого
15:00 – 16:00
13 лютого
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
13 лютого
19:00 – 20:00
13 лютого
19:00 – 20:00
Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer
Ростислав Чайка
Explore how CNNs can be applied to multiple fields, including art generation and face recognition, then implement your own algorithm to generate art and recognize faces!
  • What is Face Recognition?
  • One Shot Learning
  • Siamese Network
  • Triplet Loss
  • Face Verification and Binary Classification
  • What is Neural Style Transfer?
  • What are deep ConvNets learning?
  • Cost Function
  • Content Cost Function
  • Style Cost Function
  • 1D and 3D Generalizations
20 лютого
19:00 – 20:00
20 лютого
19:00 – 20:00
Профорієнтація, підготовка резюме та Career Advising (Standard & Premium)
Команда викладачів
27 лютого
19:00 – 20:00
27 лютого
19:00 – 20:00
Заключне заняття. Випускний
Команда викладачів
Рівні участі
Community
Free
Участь у навчанні

Доступ до закритої групи

Зареєструватись
Standard
80$
  • Доступ до закритої групи
  • Групова консалтингова сесія раз на тиждень
  • Групова консалтингова сесія з ментором раз на три тижні
  • Одна коуч - сесія
  • Презентації
  • Відеозапис
  • Відеозапис AI & BigData Online Day 2022 Autumn
  • Консалтинг з працевлаштування
Зареєструватись
Premium
210$
  • Доступ до закритої групи
  • Групова консалтингова сесія раз на тиждень
  • Групова консалтингова сесія з ментором раз на три тижні
  • 3 коуч-сесії
  • Презентації
  • Відеозапис
  • Доступ до AI Library
  • Персональна консалтингова сесія з працевлаштування
Зареєструватись
Video
15$
​
  • Відеозапис онлайн-школи
Купити
Bronze Partner
Become a partner
Залишились питання?
Info Partners
Become an info partner
Організатор
  • Lemberg Tech Business School
    Lemberg Tech Business School: organization with a 10-year history of successful conferences: Lviv/Kyiv IT Outsourcing Forum, GameDev Conference, Lviv/Kharkiv/Kyiv PM Day та AI&BigData Day
Наші проєкти
Команда
  • Vira Hryniv
    Accounting
    Registration of participants
    Contracts, work completion statements
    Billing

    Phone: +38 (067) 310 15 05
    Email: finance@startup.lviv.ua
  • Victoria Stakhiv
    Project Coordinator
    Coordinate with the speakers

    Email: info@lembs.com
  • Victoria Lopachuk
    Producer & Project Manager
    General questions
  • Rostyslav Chayka
    Chairman of the Committee
    Speaker approval
    Partnership
©2023 Lemberg Tech Business School


Contacts
Email: info@lembs.com

Phone: +38-067-310-15-05
Надання послуг