Deep Learning Mastery
Zaawansowany kurs sieci neuronowych dla doświadczonych programistów. CNN, RNN, transformery, GANs i uczenie ze wzmocnieniem. Kredyty cloud computing i uczestnictwo w konkursach Kaggle.
Dlaczego Deep Learning Mastery?
Następny poziom po podstawach ML. Ten 16-tygodniowy program przekształci Cię w eksperta deep learning, zdolnego budować state-of-the-art modele neuronowe.
Nowoczesne architektury
ResNet, DenseNet, Vision Transformers, BERT, GPT. Architectures używane przez Google, OpenAI, Facebook.
Trenuj na GPU cloud
$500 kredytów Google Cloud lub AWS. Trenuj modele na V100/A100 GPU bez limitów lokalnego hardware.
Kompetycje Kaggle
Uczestnictwo w prawdziwych konkursach ML. Budowanie reputation w community, networking z ekspertami.
Unikalny approach - Research to Production
Nie tylko implementujemy gotowe modele. Czytamy najnowsze papers z arXiv, implementujemy algorytmy from scratch, a następnie optymalizujemy je do produkcji. Każdy student kończy kurs z published research contribution.
Kluczowe cechy programu:
- Grupy maksymalnie 8 osób
- Weekly paper reading sessions
- Dedicated research mentor PhD/MS
Po ukończeniu posiadasz:
- Portfolio 6 advanced projektów
- Co-authored research paper
- Kaggle competition ranking
Jak przebiega Deep Learning Mastery?
16 tygodni podzielonych na 4 intensive phases. Każda faza kończy się milestone projektem i peer review sessions. Progress tracking przez cały kurs.
Phase I: Neural Network Foundations
Backpropagation from scratch, optimization algorithms, regularization techniques. Advanced PyTorch/TensorFlow patterns.
Phase II: Computer Vision Mastery
CNN architectures, object detection (YOLO, R-CNN), image segmentation, style transfer, GANs dla image generation.
Phase III: NLP & Transformers
RNN, LSTM, attention mechanisms, BERT, GPT, fine-tuning pre-trained models, language model training.
Phase IV: Advanced Topics & Research
Reinforcement learning basics, multi-modal models, model compression, federated learning, ethical AI considerations.
Weekly structure
- Theory deep-dive sessions (2x 2h)
- Hands-on implementation labs (1x 3h)
- Paper reading + discussion (1x 1h)
- Individual mentoring (1x 45min)
Assessment metodology
🏆 Special features
- Guest lectures od researchers z Google Brain, DeepMind
- Access do cutting-edge datasets
- Exclusive Discord community
Transformation trajectory
Po 16 tygodniach będziesz w stanie projektować, implementować i wdrażać state-of-the-art modele deep learning. Portfolio na poziomie senior ML engineer.
Neural foundations
Custom backprop implementation, advanced optimizers, własny training loop od zera.
Vision expert
Object detection pipeline, GANs dla image synthesis, style transfer models.
NLP mastery
Custom transformer, fine-tuned BERT, własny language model z attention.
Research contributor
Published paper, Kaggle medal, advanced portfolio, network w community.
Success metrics naszych absolwentów
Dla kogo jest Deep Learning Mastery?
Ten kurs to next level dla doświadczonych programistów i data scientists, którzy chcą specjalizować się w najnowszych technikach deep learning.
Perfect candidates
ML Engineers z podstawami
Ukończyłeś AI Fundamentals lub masz równoważne doświadczenie. Znasz scikit-learn, podstawy TensorFlow/PyTorch.
Data Scientists advancing to DL
Pracujesz z traditional ML, ale chcesz opanować neural networks do computer vision i NLP.
Software Engineers w AI companies
Pracujesz w firm AI/ML, ale chcesz przejść z engineering do research lub advanced modeling roles.
PhD/Masters students
Studia techniczne/matematyczne, research background, chcesz practical skills w deep learning.
Challenge scenarios
Challenge: "Znam podstawy ML, ale neural networks wydają się czarną magią"
Zbudujemy intuition od podstaw - od single neuron do complex architectures step by step.
Challenge: "Mój background to traditional ML, ale industry przechodzi na DL"
Leverage your existing knowledge - pokażemy jak ML concepts translate to neural networks.
Challenge: "Chcę robić research, ale brak mi hands-on experience"
Research track z mentorem PhD - od reading papers do własnej publication contribution.
Challenge: "Hardware limitations - nie mam GPU do treningu"
$500 cloud credits + access do preemptible instances - trenuj na najnowszych GPU.
🎯 Prerequisites check
- Python intermediate level + NumPy/Pandas fluency
- ML basics: supervised/unsupervised learning concepts
- Linear algebra, calculus, statistics (university level)
- Time commitment: 20-25h tygodniowo przez 16 tygodni
Cutting-edge tech stack
Pracujemy z tools używanymi przez research teams w Google, OpenAI, DeepMind. Każda technologia wprowadzana jest w kontekście solving real problems.
Advanced toolchain
Deep Learning Frameworks
- • PyTorch 2.0+ - dynamic graphs, Lightning
- • TensorFlow 2.x - production deployment
- • JAX - functional programming, XLA compilation
- • Hugging Face Transformers - pre-trained models
Cloud Computing & MLOps
- • Google Cloud Platform - TPU access
- • AWS SageMaker - scalable training
- • Weights & Biases - experiment tracking
- • Docker + Kubernetes - containerization
Research & Collaboration
- • Papers With Code - latest research
- • Kaggle Competitions - real challenges
- • ArXiv daily - cutting-edge papers
- • GitHub Copilot - AI-assisted coding
Innovation methodology
🔬 Research-first approach
Każdy tydzień czytamy 2-3 najnowsze papers z arXiv. Implementujemy key ideas from scratch, a nie tylko używamy gotowych libraries.
⚡ Performance optimization
Mixed precision training, gradient accumulation, distributed training, model quantization - real production techniques.
🎯 Problem decomposition
Nie uczymy się "tricks" - rozumiemy WHY każda technique works. Mathematical intuition behind every algorithm.
🌐 Open source contribution
Każdy student contributes to open source projects - bug fixes, new features, documentation improvements.
🏆 Advanced credentials
Po ukończeniu otrzymujesz:
- Deep Learning Specialist Certificate (AI Academy)
- Google Cloud ML Engineer path preparation
- Published research contribution (arxiv)
- Kaggle competition ranking & portfolio
- GitHub profile z advanced projects
Ready for the challenge?
Deep Learning Mastery to selective program. Admission przez technical interview + portfolio review. Następny intake: 9 września 2025.
Admission process
Technical assessment
30-minutowy coding challenge: Python, NumPy, basic ML concepts. Live coding session z mentorem.
Portfolio review
Prezentacja 1-2 projektów ML. Code quality, approach, ability to explain technical decisions.
Motivation & fit interview
Goals assessment, time commitment verification, cultural fit z intensive program.
Entry requirements
- 2+ years Python programming experience
- Portfolio z 2-3 ML projektami
- Understanding scikit-learn, pandas, numpy
- 25h/week availability przez 16 tygodni
Investment options
Early Bird - Do 30 sierpnia
- Zniżka 735 PLN
- $600 cloud credits zamiast $500
- Bonus: 1-on-1 research mentoring
Standard pricing
🎓 Academic discount
25% zniżka dla current students/PhD candidates. Wymagane zaświadczenie z uczelni.
Upcoming cohorts
Master the art of deep learning
Tylko 8 miejsc w kohortcie wrześniowej. Program dla ambitnych, którzy chcą być w top 1% ML engineers w Polsce.
Dla studentów którzy przejdą admission process pomyślnie
Inne kursy AI Academy
AI Fundamentals Bootcamp
8-tygodniowy intensywny program podstaw AI. Python, TensorFlow, projekty praktyczne. Idealny start.
ML Engineering Professional
24-tygodniowy program transformacji kariery. Production ML, deployment, coaching, gwarancja pracy.