Deep Learning & Neural Networks

Najzaawansowansza Specjalizacja Deep Learning w Polsce

Deep Learning & Neural Networks Specialization to intensywny program przeznaczony dla doświadczonych programistów i data scientists, którzy chcą zagłębić się w najnowocześniejsze techniki uczenia głębokiego. W ciągu 10 tygodni opanujesz zaawansowane architektury sieci neuronowych używane w największych firmach technologicznych świata.

Kurs koncentruje się na praktycznej implementacji state-of-the-art modeli: od konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) do rekurencyjnych architektur (RNN, LSTM, GRU), przez generatywne sieci przeciwstawne (GANs) aż po przełomowe architektury Transformer. Każdy tydzień to nowa architektura i jej zastosowania w rzeczywistych projektach.

Unikalną wartością naszej specjalizacji jest fokus na najnowsze badania i implementacje. Pracujesz z modelami takimi jak GPT, BERT, Vision Transformers, CLIP i Stable Diffusion. Program kończy się autorskim projektem badawczym, który może stać się podstawą publikacji naukowej lub startup'u.

Kariera w Najszybciej Rozwijającym się Sektorze AI

Deep Learning Engineers należą do najwyżej opłacanych specjalistów w branży tech

Średnie Wynagrodzenia Deep Learning Engineers

Junior DL Engineer 10,000 - 15,000 PLN

Mid DL Engineer 15,000 - 22,000 PLN

Senior DL Engineer 22,000 - 35,000 PLN

DL Research Scientist 30,000 - 45,000 PLN

Historia Sukcesu - Adrianna Wilczek

"Po ukończeniu specjalizacji w czerwcu 2025 dołączyłam do zespołu Computer Vision w Asseco jako Senior DL Engineer. Moja pensja wzrosła z 12,000 PLN jako ML Engineer do 19,500 PLN."

Absolwentka grupy maja 2025

94%

Absolwentów awansowanych w ciągu 6 miesięcy

78%

Średni wzrost wynagrodzenia

89

Absolwentów od 2023 roku

4.9

Średnia ocena kursu (1-5)

Zaawansowane Architektury i Frameworki

Pracujesz z najnowocześniejszymi modelami używanymi w OpenAI, Google AI i Meta Research

Computer Vision

ResNet, EfficientNet, Vision Transformers, YOLO, R-CNN, Mask R-CNN, Detectron2

Rozpoznawanie obrazów i detekcja obiektów

Natural Language Processing

BERT, GPT-4, T5, RoBERTa, DistilBERT, sentence-transformers, spaCy

Przetwarzanie języka naturalnego

Generative AI

GANs, VAE, Diffusion Models, StyleGAN, Stable Diffusion, CLIP

Generowanie treści i sztuka AI

Deep Learning Frameworks

PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers, Weights & Biases, Optuna

Szybkie prototypowanie i eksperymenty

Hardware Acceleration

CUDA, cuDNN, TensorRT, ONNX, Apple Metal, Google TPU

Optymalizacja wydajności modeli

Research Tools

Papers with Code, Arxiv, Google Colab Pro, Jupyter Lab, Tensorboard

Badania i eksperymenty naukowe

Bezpieczeństwo i Etyka w Deep Learning

Adversarial Security

Uczysz się identyfikować i bronić modele przed adversarial attacks, poisoning attacks i model inversion. Implementujesz techniky adversarial training, defensive distillation i certified defenses dla zwiększenia robustness sieci neuronowych.

Detekcja i mitigacja adversarial examples
Robust training techniques i certyfikowane obrony
Privacy-preserving deep learning methods

Responsible AI Development

Program obejmuje kluczowe aspekty odpowiedzialnego rozwoju AI: model interpretability, fairness testing, bias detection w deep learning, oraz guidelines dla etycznego użycia generative AI. Szczególny nacisk na safety w aplikacjach krytycznych.

Interpretable AI: LIME, SHAP, GradCAM
Fairness metrics i bias mitigation w DL
Etyczne guidelines dla Generative AI

Dla Kogo Jest Ta Specjalizacja

Kurs wymaga solidnych podstaw w machine learning i doświadczenia programistycznego

ML Engineers

Inżynierzy ML z doświadczeniem w klasycznych algorytmach, którzy chcą przejść na zaawansowane architektury deep learning i state-of-the-art modele.

Doktoranci i Badacze

PhD candidates i młodzi naukowcy pracujący nad projektami badawczymi w AI, którzy chcą zaimplementować najnowocześniejsze architektury w swoich badaniach.

Senior Software Engineers

Doświadczeni programiści z solid background w Pythonie i podstawach ML, którzy chcą specjalizować się w deep learning i AI research.

Computer Vision Specialists

Specjaliści od image processing i computer vision, którzy chcą przejść na nowoczesne deep learning approaches w rozpoznawaniu obrazów.

NLP Engineers

Inżynierowie pracujący z natural language processing, którzy chcą opanować najnowsze architektury Transformer i large language models.

Creative Technologists

Artyści digitalni, game developers i creative technologists zainteresowani generative AI, GAN-ami i AI art creation tools.

Ewaluacja i Tracking Postępów

Zaawansowany system oceny skupiony na praktycznych implementacjach i research quality

Research-Grade Assessment

Implementacje State-of-the-Art (70%)

• 3 reprodukcje paper implementations
• 2 novel architecture modifications
• 1 original research project
• Peer review process i code quality

Theoretical Understanding (30%)

• Mathematical foundations quizzes
• Architecture design challenges
• Research paper presentations
• Technical writing assignments

Weekly Benchmarks

• Model performance metrics
• Implementation efficiency
• Research paper reviews
• Collaboration on GitHub

Architecture Milestones

• Tydzień 2: CNN Mastery
• Tydzień 4: RNN/LSTM Expert
• Tydzień 6: GAN Implementation
• Tydzień 8: Transformer Architecture
• Tydzień 10: Research Project

Professional Recognition

• Advanced DL Certificate
• Research paper co-authorship
• Conference presentation opp.
• Industry referrals network

Inne Nasze Programy

Sprawdź również nasze pozostłe kursy machine learning

Machine Learning Engineering Bootcamp

5,200 PLN

Intensywny 16-tygodniowy program obejmujący uczenie nadzorowane/nienadzorowane, MLOps, wdrażanie modeli i systemy produkcyjne.

Zobacz szczegóły

ML Fundamentals for Developers

2,900 PLN

8-tygodniowy kurs przejściowy obejmujący podstawy machine learning, implementację algorytmów i integrację z systemami software'owymi.