Deep learning od zera
Mateusz Pilecki · Founder MKM Labs, praktyk AI
Perceptron, MLP, backpropagation i pętla treningowa w PyTorch - formalna baza deep learningu.
Średni · 3 godz 15 min · 11 lekcji · 3 moduły
Wczytuję kurs…
Program kursu
Perceptron: model, uczenie, granice
- Od Rosenblatta do modelu matematycznego
- Kryterium perceptronu i spadek gradientu
- Granica decyzyjna, learning rate i multi-class
MLP, strata i backpropagation
- Formalizacja ML: model, parametry, loss
- Softmax, cross-entropy i sieć wielowarstwowa
- Backpropagation i graf obliczeń
- Warstwy jak klocki: mentalny framework
PyTorch i higiena treningu
- Tensory i autograd w PyTorch
- Model, DataLoader i pętla treningowa
- Overfitting, bias-variance i regularizacja
- Od własnej sieci do 2026: kiedy trenować od zera