DevOps Artisan – Machine Learning in TensorFlow/Keras​ Fundamentals

În ultimii ani, Inteligența Artificială și Machine Learning au devenit componente importante ale transformării digitale, influențând modul în care organizațiile dezvoltă aplicații, analizează datele și automatizează procesele. Creșterea volumului de date disponibile, dezvoltarea puterii de calcul și apariția unor framework-uri specializate au făcut posibilă construirea unor sisteme capabile să identifice tipare, să realizeze predicții și să ia decizii pe baza datelor. În acest context, înțelegerea principiilor de Machine Learning și a instrumentelor utilizate pentru implementarea modelelor reprezintă o competență din ce în ce mai relevantă pentru specialiștii IT.

DevOps Artisan – Machine Learning in TensorFlow/Keras Fundamentals este un curs orientat către persoanele care doresc să își dezvolte cunoștințele în domeniul Inteligenței Artificiale și să facă primii pași în utilizarea tehnologiilor de Machine Learning. Conform informațiilor prezentate de Bittnet, cursul are o durată de două zile și poate fi urmat atât ca o sursă independentă de informații, cât și ca etapă de pregătire pentru un parcurs mai amplu de învățare în domeniul Machine Learning.

Unul dintre obiectivele principale ale cursului este familiarizarea participanților cu conceptele fundamentale ale Machine Learning și cu modul în care acestea pot fi transformate în aplicații practice. Înainte de a construi modele complexe, este importantă înțelegerea problemei pe care Machine Learning încearcă să o rezolve: identificarea unor relații și tipare în date care pot fi ulterior utilizate pentru clasificare, predicție, recomandare sau luarea unor decizii automatizate.

Cursul începe cu o introducere în Machine Learning, urmărind definirea conceptului și identificarea principalelor sale domenii de aplicare în viața reală. Participanții sunt familiarizați cu întrebări precum „Ce este Machine Learning?”, „Unde este utilizat?” și „De ce a devenit atât de important în prezent?”. Această introducere este esențială deoarece permite înțelegerea contextului mai larg în care sunt utilizate modelele de învățare automată.

Un alt element fundamental îl constituie prezentarea celor trei categorii principale de Machine Learning: supervised learning, unsupervised learning și reinforcement learning. În cazul învățării supervizate, modelele sunt antrenate folosind date pentru care există deja rezultate cunoscute, scopul fiind realizarea unor predicții asupra unor date noi. Învățarea nesupervizată urmărește descoperirea unor structuri sau tipare în date fără existența unor răspunsuri prestabilite, în timp ce reinforcement learning presupune învățarea prin interacțiunea cu un mediu și prin evaluarea acțiunilor realizate. Cursul include și demonstrații pentru reinforcement learning, oferind astfel participanților o imagine de ansamblu asupra principalelor paradigme de învățare automată.

Pentru utilizarea eficientă a Machine Learning este importantă și înțelegerea ML pipeline, concept care descrie succesiunea etapelor prin care datele sunt transformate într-un model capabil să producă rezultate. Într-un proiect real, procesul nu se limitează la antrenarea unui algoritm. Acesta implică pregătirea datelor, alegerea caracteristicilor relevante, construirea modelului, antrenarea și evaluarea acestuia și, ulterior, utilizarea modelului pentru realizarea unor predicții. Înțelegerea acestei succesiuni îi ajută pe participanți să privească Machine Learning ca pe un proces complet, nu doar ca pe o colecție de algoritmi.

O componentă importantă a programului este utilizarea Python, unul dintre cele mai utilizate limbaje în domeniul Data Science și Machine Learning. Participanții își configurează mediul de lucru și scriu primele linii de cod folosind biblioteci pentru operații numerice și tehnici de vizualizare a datelor. Această abordare este importantă deoarece dezvoltarea modelelor de Machine Learning presupune atât înțelegerea algoritmilor, cât și capacitatea de a manipula, analiza și reprezenta datele. Bittnet recomandă ca participanții să aibă cunoștințe de bază de Data Science în Python înainte de participarea la curs.

Un punct central al cursului îl reprezintă rețelele neuronale artificiale, prezentate prin intermediul TensorFlow și Keras. Participanții descoperă concepte precum neuronii artificiali, straturile unei rețele neuronale, funcțiile de activare și terminologia specifică domeniului. Sunt prezentate, de asemenea, framework-uri populare și concepte precum regresia liniară, definirea modelelor în Keras, procesul de antrenare și realizarea predicțiilor.

Prin utilizarea TensorFlow/Keras, participanții pot trece de la concepte teoretice la implementarea efectivă a unor modele. Un exemplu relevant din agenda cursului este utilizarea datasetului Fashion MNIST, un set de date utilizat frecvent pentru demonstrarea principiilor de clasificare cu ajutorul rețelelor neuronale. Exercițiile practice urmăresc construirea unui prim model personalizat, alegerea numărului de straturi și neuroni și ajustarea parametrului learning rate. Modelul este apoi antrenat folosind date reale, ceea ce oferă participanților posibilitatea de a observa direct relația dintre configurarea modelului, procesul de antrenare și rezultatele obținute.

Cursul oferă, de asemenea, o introducere în Convolutional Neural Networks (CNN). Sunt prezentate motivația utilizării acestor rețele, principalele componente, straturile de convoluție și pooling, precum și modul în care CNN-urile pot fi implementate în Keras. Sunt abordate și concepte precum data augmentation și diferite arhitecturi de rețele. Acest modul reprezintă o introducere către domeniul Deep Learning și, în special, către aplicațiile care presupun procesarea imaginilor.

Un alt domeniu abordat este Natural Language Processing (NLP) folosind Deep Learning. Prin exemple precum detectarea mesajelor spam, analiza sentimentului și funcționalitatea de autocomplete, participanții pot observa modul în care modelele de Machine Learning pot fi utilizate pentru procesarea limbajului natural. Aceste aplicații demonstrează flexibilitatea tehnicilor de Deep Learning și relevanța lor pentru dezvoltarea unor sisteme software moderne.

Programul include și o introducere în Reinforcement Learning, prin exemple precum Frozen Lake și Flappy Bird, precum și o prezentare a sistemelor de recomandare. În acest ultim caz sunt abordate concepte precum distanța cosinus, SVD pentru sistemele de recomandare și autoencoderele. Astfel, cursul nu se limitează la un singur tip de model, ci oferă participanților o perspectivă asupra mai multor direcții importante din Machine Learning.

Din perspectiva dezvoltării profesionale, cunoștințele dobândite prin acest curs pot constitui o bază pentru aprofundarea unor domenii precum Deep Learning, Computer Vision, NLP, Recommender Systems și MLOps. De altfel, portofoliul Bittnet include cursuri complementare precum Solving Machine Learning Problems in TensorFlow/Keras, Natural Language Processing using Deep Learning, Deep Learning with Python și MLOps – Deploying ML solutions, ceea ce permite construirea unui parcurs progresiv de specializare.

În concluzie, DevOps Artisan – Machine Learning in TensorFlow/Keras Fundamentals oferă o introducere practică în domeniul Machine Learning, combinând conceptele fundamentale cu programarea în Python și utilizarea TensorFlow/Keras. Prin abordarea unor teme precum tipurile de Machine Learning, ML pipeline, rețele neuronale artificiale, CNN, NLP, reinforcement learning și sisteme de recomandare, cursul oferă participanților o perspectivă amplă asupra modului în care modelele inteligente pot fi construite și utilizate în aplicații reale. Prin urmare, acesta poate reprezenta un punct de plecare relevant pentru specialiștii IT care doresc să facă tranziția către zona de Artificial Intelligence, Machine Learning și ulterior MLOps, oferind atât fundamentul conceptual, cât și primele experiențe practice necesare aprofundării acestor tehnologii.

Cursul DevOps Artisan – Machine Learning in TensorFlow/Keras​ Fundamentals se adresează tuturor celor care doresc să afle mai multe despre Inteligența Artificială.

În cadrul acestui curs, participanții vor configura mediul, vor scrie primele linii de cod in Python folosind biblioteci numerice și tehnici de vizualizare a datelor. Acest curs poate fi utilizat ca o sursă de informații de sine stătătoare sau ca un pas spre Learning Path-ul Machine Learning.

Pentru a putea participa la acest curs, studenții trebuie să aibă cunoștințe la nivel basic de Data Science in Python.