Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

  • Czym jest AI i gdzie jest stosowana?
  • AI vs. Uczenie Maszynowe vs. Głębokie Uczenie
  • Popularne narzędzia i platformy

Python dla AI

  • Powtórka podstaw Pythona
  • Korzystanie z Jupyter Notebook
  • Instalacja i zarządzanie bibliotekami

Praca z danymi

  • Przygotowanie i czyszczenie danych
  • Korzystanie z Pandas i NumPy
  • Wizualizacja z Matplotlib i Seaborn

Podstawy Uczenia Maszynowego

  • Uczenie nadzorowane vs. nienadzorowane
  • Klasyfikacja, regresja i grupowanie
  • Trenowanie, walidacja i testowanie modeli

Sieci Neuronowe i Głębokie Uczenie

  • Architektura sieci neuronowych
  • Korzystanie z TensorFlow lub PyTorch
  • Budowanie i trenowanie modeli

Przetwarzanie Języka Naturalnego i Komputerowe Widzenie

  • Klasyfikacja tekstu i analiza sentymentu
  • Podstawy rozpoznawania obrazów
  • Modele wstępnie wytrenowane i transfer learning

Wdrażanie AI w aplikacjach

  • Zapis i wczytywanie modeli
  • Korzystanie z modeli AI w API lub aplikacjach webowych
  • Najlepsze praktyki testowania i utrzymania

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie logiki i struktur programowania
  • Doświadczenie w Pythonie lub podobnych językach programowania wysokiego poziomu
  • Podstawowa znajomość algorytmów i struktur danych

Grupa docelowa

  • Specjaliści ds. systemów IT
  • Programiści chcący integrować AI
  • Inżynierowie i menedżerowie techniczni badający rozwiązania oparte na AI
 40 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie