16 лютого - 25 травня
Четвер 19:00 – 20:00
Online
Lemberg PMO School
For those who want to create a PMO or improve its management
Про Lemberg PMO School
Lemberg PMO School - це онлайн-школа для тих, хто хоче створити PMO або покращити його управління, а також бонусні майстер-класи від провідних PMO Head спеціалістів України.
Для кого?
Власники IT компаній (20-80 працівників)
...які хочуть створити PMO у своїй компанії та успішно керувати ним
...які хочуть створити PMO у своїй компанії та успішно керувати ним
PMO Heads середніх IT компаній (80-800 працівників)
...які хочуть використовувати в компанії найкращі практики PMO, що приносять максимальну цінність
...які хочуть використовувати в компанії найкращі практики PMO, що приносять максимальну цінність
Project Managers та Program Managers
...які розглядають свій подальший розвиток як PMO Heads
...які розглядають свій подальший розвиток як PMO Heads
PMO Associates
...які хочуть розвивати свою кар'єру в PMO
...які хочуть розвивати свою кар'єру в PMO
Приєднуйтесь до школи!
- Освойте одну з найбільш перспективних професій зараз - PMO Head
- Вивчіть теорію на одному із найкращих онлайн курсів щодо розвитку PMO
- 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. |
Програма школи
16 лютого - 25 травня
16 лютого
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
16 лютого
19:00 – 20:00
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?
23 лютого
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
23 лютого
19:00 – 20:00
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)
2 березня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
2 березня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
2 березня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
2 березня
19:00 – 20:00
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
9 березня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
9 березня
19:00 – 20:00
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?
16 березня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
16 березня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
16 березня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
16 березня
19:00 – 20:00
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
23 березня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
23 березня
19:00 – 20:00
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
30 березня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
30 березня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
30 березня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
30 березня
19:00 – 20:00
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
6 квітня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
6 квітня
19:00 – 20:00
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
13 квітня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
13 квітня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
13 квітня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
13 квітня
19:00 – 20:00
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
20 квітня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
20 квітня
19:00 – 20:00
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?
27 квітня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
27 квітня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
27 квітня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
27 квітня
19:00 – 20:00
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
4 травня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
4 травня
19:00 – 20:00
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
11 травня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
11 травня
15:00 – 16:00
15:00 – 16:00
Групова консалтингова сесія (Standard & Premium)
Ростислав Чайка
11 травня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
11 травня
19:00 – 20:00
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
18 травня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
18 травня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
Профорієнтація, підготовка резюме та Career Advising (Standard & Premium)
Команда викладачів
25 травня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
25 травня
19:00 – 20:00
19:00 – 20:00
Заключне заняття. Випускний
Команда викладачів
Квитки
Час до підняття ціни:
Days
Hours
Minutes
Seconds
Рівні участі
Standard
50$
- Next price: 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
Premium
130$
- Next price: 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
- Відеозапис AI & BigData Online Day 2022 Autumn
- Доступ до AI Library
- Персональна консалтингова сесія з працевлаштування
Залишились питання?
Це можливість пройти курс Deep Learning за всесвітньо відомою спеціалізацією Andrew Ng під керівництвом досвідченого інструктора. Раз на тиждень (в безкоштовному варіанті) ми зустрічаємося, щоб обговорити матеріал та отримати відповідь на свої питання від інструктора.
Кожного понеділка з 19:00 до 21:00.
Навчальна програма триває три місяці. Навчання складається з 13 занять онлайн. Якщо Ви пропустили заняття і у вас квиток не нижче Standard, Ви завжди можете подивитись відеозапис заняття чи відвідати це заняття із наступним потоком. Як тільки Ви оплатите та отримаєте доступ до курсу, у Вашому особистому кабінеті з'явиться розклад занять, відеозаписи минулих занять, домашні завдання, бібліотека корисних матеріалів, важливі повідомлення. Також Ви зможете спілкуватись з іншими студентами та викладачами у закритій групі в Telegram.
Так, усі заняття записуються на відео. Ви отримаєте посилання і зможете переглянути відеозаписи у зручний для Вас час.
На виконання домашніх завдань, як правило, потрібно додатково від 3 до 6 годин в тиждень.
Так, якщо Ви хочете за короткий термін освоїти всі основні інструменти Data Science і прокачати себе із нуля до рівня Junior спеціаліста. Це допоможе Вам побудувати кар'єру з нуля, поглибити знання чи почати розробку власного стартапу. Програма передбачає, що Ви володієте базовим математичним апаратом на рівні перших двох курсів технічних спеціальностей ВУЗу та готові освоювати велику кількість нових сервісів і програм самостійно за допомогою підтримки команди курсу.
Рівень участі Community передбачає самостійне проходження учасником курсу на Coursera. Цей тип участі передбачає високу мотивацію учасника та вміння самостійно і швидко вирішувати складнощі, виправляти помилки, яких учасник може допустити. Так само, як і швидке самостійне знаходження відповідей на питання, котрі можуть сповільнювати проходження курсу. На жаль, статистика Coursera показує, що більше половини тих, хто починає проходження курсу, не доводять його до кінця. В межах цього типу участі ми раз на тиждень надаємо відповідь на питання, або ж розказуємо певні вибрані теми. За участі 100 учасників у групі - 2-х годин на тиждень інколи буває недостатньо.
Рівень участі Standard передбачає групову консалтингову сесію з ментором раз на два тижні. При значно меншій кількості учасників (до 10 осіб) це дає можливість більш глибоко розібрати саме Ваші питання та запити. Крім того, в цьому рівні проходження передбачена одна коуч-сесія, котра дає можливість розібратись із причинами, через які у Вас виникають проблеми чи питання Вашого типу.
Рівень участі Premium передбачає, що ми готові працювати з Вами до результату - працевлаштування Вас як Junior Data Scientist чи іншої мети, котру Ви собі поставили. В межах цього ми застосовуємо різноманітні форми навчання та співпраці (групові консалтингові сесії, персональні консалтингові сесії, коуч-сесії, відео, додаткові матеріали), щоб привести Вас до бажаної мети.
Рівень участі Standard передбачає групову консалтингову сесію з ментором раз на два тижні. При значно меншій кількості учасників (до 10 осіб) це дає можливість більш глибоко розібрати саме Ваші питання та запити. Крім того, в цьому рівні проходження передбачена одна коуч-сесія, котра дає можливість розібратись із причинами, через які у Вас виникають проблеми чи питання Вашого типу.
Рівень участі Premium передбачає, що ми готові працювати з Вами до результату - працевлаштування Вас як Junior Data Scientist чи іншої мети, котру Ви собі поставили. В межах цього ми застосовуємо різноманітні форми навчання та співпраці (групові консалтингові сесії, персональні консалтингові сесії, коуч-сесії, відео, додаткові матеріали), щоб привести Вас до бажаної мети.
Організатор
Lemberg Tech Business SchoolLemberg 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 HrynivAccountingEmail: finance@startup.lviv.ua
Phone: +38 (067) 310 15 05
Registration of participants
Billing
Contracts, work completion statements - Victoria StakhivProject CoordinatorEmail: info@lembs.com
Coordinate with the speakers - Rostyslav ChaykaChairman of the Committee
©2023 Lemberg Tech Business School
Contacts
Email: info@lembs.com
Phone: +38-067-310-15-05
Phone: +38-067-310-15-05
Надання послуг