Technologie, která slouží lidem
Platformu nexonvello jsme vytvořili jako prostor, kde se studenti z různých zemí mohou vzdělávat bez omezení. Zaměřujeme se na neurální sítě a architekturu s důrazem na praktickou použitelnost a reálné příklady z praxe.
Prozkoumat učební program
Jak přistupujeme ke vzdělávání v oblasti umělé inteligence
Naše webináře nejsou o teoretických konceptech odervaných od reality. Studenti pracují s reálnými datovými sadami, testují architektury neuronových sítí na konkrétních úlohách a získávají zpětnou vazbu od odborníků během živého vysílání.
Každý webinář zahrnuje interaktivní část, kde účastníci mohou pokládat otázky, diskutovat o řešeních a sdílet vlastní přístupy. Záznamy zůstávají dostupné pro pozdější reference, včetně všech použitých zdrojů kódu.
Studenti si osvojují techniky jako konvoluční sítě, rekurentní architektury nebo transformery prostřednictvím projektů, které mají praktický výstup. Ukazujeme, jak tyto metody fungují na konkrétních datech a jaké jsou jejich limity.
Tým s různým zaměřením
Pracujeme s odborníky, kteří mají zkušenosti z různých oblastí strojového učení a průmyslových aplikací.
Luboš Dvořák
Specializuje se na zpracování obrazu pomocí konvolučních sítí. Pracoval na systémech automatické detekce anomálií ve výrobě a na optimalizaci modelů pro embedded zařízení.
Adéla Procházková
Zaměřuje se na zpracování přirozeného jazyka a architektury založené na attention mechanismech. Vedla projekty v oblasti automatizované analýzy textových dat pro finanční sektor.
Struktura a metody, které používáme
Živá interakce během vysílání
Webináře probíhají v reálném čase s možností klást otázky průběžně. Účastníci vidí, jak se řeší konkrétní problémy přímo během vysílání, včetně případných chyb a jejich oprav.
Co získají studenti po dokončení kurzu
Po absolvování programu budou studenti schopni navrhovat jednoduché neuronové sítě pro specifické úlohy, pochopit, kdy použít jakou architekturu, a implementovat základní experimenty s vlastními daty.
Program nezaručuje okamžitou expertizu, ale poskytuje pevný základ pro samostudium a další praxi. Studenti získají přístup k použitým příkladům kódu a materiálům, které mohou použít jako referenci při vlastních projektech.
Zaměřujeme se na to, aby každý student pochopil principy fungování neuronových sítí na praktické úrovni – ne jen jako abstraktní vzorce, ale jako nástroje s konkrétními vlastnostmi a omezeními.
