Kurs tematyczny

Budowa i Wdrażanie Modeli AI

z Użyciem Narzędzi ML i DL

Kurs tematyczny

Budowa i Wdrażanie Modeli AI

z Użyciem Narzędzi ML i DL

Kurs tematyczny

Budowa i Wdrażanie Modeli AI

z Użyciem Narzędzi ML i DL

Dla kogo?

Kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności budowy, trenowania i wdrażania modeli AI w środowiskach produkcyjnych. To idealna propozycja dla przyszłych AI engineerów, developerów backendowych chcących integrować AI z aplikacjami oraz specjalistów planujących rozwój w kierunku DevOps dla systemów opartych na uczeniu maszynowym. Sprawdzi się także dla tych, którzy chcą nauczyć się pracy z popularnymi frameworkami ML/DL, konteneryzacją w Dockerze i przygotować się do wdrażania oraz utrzymywania modeli AI w realnych produktach cyfrowych.

SZYBKO

Dzięki AI nauka szybsza nawet o 20% 😋

Dedykowane narzędzia AI znacząco przyspieszają Twoją naukę. Z łatwością zdobywać będziesz nowe umiejętności, a każdy napotkany problem rozwiążesz w ułamkach sekund. 

SKUTECZNIE

Całodobowe wsparcie i feedback 24/7 🤯

Doskonale wytrenowany TutorAI dostępny przez 7 dni w tygodniu i 24 godziny na dobę. Dzięki temu już nic nie zblokuje Cię w nauce, nawet jeśli 3.00 nad ranem to Twój najbardziej produktywny moment.

O kursie

Ten kurs koncentruje się na praktycznej budowie modeli sztucznej inteligencji, ich trenowaniu oraz wdrażaniu w środowiskach produkcyjnych. Uczestnicy poznają działanie sieci neuronowych i baz wektorowych, uczą się pracy z bibliotekami Keras, TensorFlow i PyTorch oraz rozwijają modele z użyciem Scikit-Learn.

Program obejmuje również organizację przepływów pracy w ML – od eksploracji danych, przez walidację, po wdrożenie. Ważnym aspektem kursu jest nauka konteneryzacji (Docker), a także podstaw .NET w kontekście integracji AI z różnorodnymi środowiskami. Kurs rozwija kompetencje techniczne w kierunku realnej implementacji – zarówno pod względem jakości kodu, jak i zarządzania cyklem życia modeli.

Program

  1. Wprowadzenie do sieci neuronowych
  2. Funkcje aktywacji
  3. Backpropagation
  4. Optymalizacja sieci
  5. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
  6. Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)
  7. Embeddingi wektorowe
  8. Bazy wektorowe: Wprowadzenie
  9. Wyszukiwanie wektorowe
  10. Implementacja baz wektorowych
  11. Algorytmy aproksymacyjne (ANN)
  12. Praktyczne zastosowania baz wektorowych
  13. Integracja sieci neuronowych z bazami wektorowymi
  14. Wydajność i skalowalność baz wektorowych
  15. Przyszłość baz wektorowych
  1. Wprowadzenie do Deep Learningu
  2. Architektura sieci neuronowych
  3. Sieci głębokie vs. płytkie
  4. Uczenie głębokie
  5. Regularyzacja w Deep Learningu
  6. Dropout i inne techniki
  7. Transfer Learning
  8. Generatywne sieci (GAN)
  9. Sieci LSTM i GRU
  10. Mechanizmy uwagi
  11. Transformers
  12. Przetwarzanie obrazów z CNN
  13. Przetwarzanie sekwencji z RNN
  14. Rozpoznawanie mowy
  15. Przyszłość Deep Learningu
  1. Wprowadzenie do głębokiego uczenia i sieci neuronowych
  2. Budowa modelu w Keras: Prosty perceptron
  3. Przegląd typów warstw w Keras (Dense, Convolutional, Recurrent)
  4. Optymalizacja modeli: Funkcje strat i algorytmy optymalizacji
  5. Trening i walidacja modeli w Keras
  6. Wprowadzenie do TensorFlow: Struktura i API
  7. Porównanie TensorFlow i PyTorch: Kiedy wybrać który framework?
  8. Tworzenie niestandardowych architektur sieci w PyTorch
  9. Debugowanie modeli głębokiego uczenia
  10. Implementacja projektów praktycznych z użyciem Deep Learning
  11. Techniki przyspieszania treningu modeli: GPU, TPU
  1. Wprowadzenie do przepływów pracy w ML: Od danych do modelu
  2. Śledzenie eksperymentów z MLflow: Konfiguracja i podstawy
  3. Integracja narzędzi CI/CD dla projektów ML
  4. Automatyzacja wdrożeń: GitHub Actions i Jenkins
  5. Testowanie modeli ML: Podejścia i narzędzia
  6. Zarządzanie wersjami modeli: Techniki i narzędzia
  7. Praktyczne wprowadzenie do Docker: Tworzenie kontenerów
  8. Deploy modeli do chmury (AWS, GCP, Azure)
  9. Monitorowanie i skalowanie wdrożonych modeli
  10. Audyt i zabezpieczenia w projektach AI/ML
  1. Wprowadzenie do Scikit-Learn: Biblioteka i jej możliwości
  2. Proces budowy modeli: Przegląd etapów
  3. Regresja liniowa i wielokrotna: Modele i zastosowania
  4. Klasyfikacja binarna i wieloklasowa: Modele i metryki
  5. Algorytmy grupowania: KMeans i hierarchiczne
  6. Metody redukcji wymiarowości: PCA, t-SNE
  7. Wprowadzenie do metryk oceny modeli: Accuracy, Precision, Recall
  8. Krzywa ROC i analiza AUC
  9. Zastosowanie GridSearch i RandomizedSearch do optymalizacji modeli
  10. Eksportowanie i serwowanie modeli z wykorzystaniem ONNX
  11. Case study: Budowa i ocena modelu na rzeczywistych danych
  1. Wprowadzenie do konteneryzacji i Docker
  2. Serializacja modeli: Zrozumienie formatu pickle i joblib
  3. Tworzenie Dockerfile dla aplikacji AI
  4. Budowanie obrazu Docker dla aplikacji ML
  5. Praktyczne tworzenie plików Docker Compose
  6. Uruchamianie kontenerów i zarządzanie nimi
  7. Wdrażanie modeli ML jako mikroserwisy
  8. Integracja Docker z narzędziami CI/CD
  9. Skalowanie aplikacji kontenerowych
  10. Monitoring i logowanie w środowiskach kontenerowych
  11. Case study: Wdrożenie projektu AI z użyciem Docker
  1. Wprowadzenie do platformy .NET: Struktura i ekosystem
  2. Podstawy języka C# i jego zastosowanie w AI
  3. Struktury danych w .NET: Listy, tablice, zbiory, słowniki
  4. Wprowadzenie do ML.NET: Budowa modeli machine learning
  5. Wykorzystanie ML.NET do klasyfikacji i regresji
  6. Interoperacyjność między .NET a Pythonem: Podejścia i narzędzia
  7. Praca z plikami i zarządzanie zasobami w .NET
  8. Zabezpieczenia i zarządzanie pamięcią w aplikacjach .NET
  9. Integracja modeli ML w aplikacjach .NET
  10. Deploy aplikacji .NET na różnych platformach
  11. Case study: Praktyczna implementacja AI w środowisku .NET

Efekty nauki

Uczestnik będzie potrafił trenować, optymalizować i wdrażać modele AI, zarządzać środowiskiem uruchomieniowym aplikacji. Nabędzie umiejętność wykorzystania wielu frameworków ML/DL w jednym projekcie oraz integrowania AI z istniejącą infrastrukturą technologiczną.

Po tym kursie uczestnik może rozwijać się jako AI Engineer, DevOps dla systemów AI, backend developer z kompetencjami AI, a także jako specjalista ds. integracji ML z produktami webowymi lub mobilnymi.

Zakup kursu

ESSENTIAL (tematyczny)

Kod kursu: DEPDEV-AIML-LLM-B-ESS

✅ TutorAI dostępny 24/7
✅ Platforma edukacyjna z narzędziami AI
✅ QuizyAI, TestyAI, FiszkiAI
✅ Wykłady, projekty, zadania
✅ Oglądaj, słuchaj, czytaj i praktykuj
✅ Zaświadczenie o ukończeniu kursu
✅ Nielimitowane przerwy w kursie
✅ Elastyczny i indywidualny tryb nauki
✅ Dostęp do materiałów i nagrań

2.490 zł

1.990 zł

Sfinansuj naukę

Sprawdź możliwości finansowania nauki. Oferujemy szerokie możliwości finansowania, od tych dostępnych na rynku po indywidualne podejście i personalizowana politykę cenową.

+48 781 802 802

Powyższe ceny są cenami brutto zawierają podatek VAT, w wysokości 23%.