AI/ML Engineer

Full Stack z zaawansowanymi integracjami LLM

PARTNER MERYTORYCZNY

AI/ML Engineer

Full Stack z zaawansowanymi integracjami LLM

PARTNER MERYTORYCZNY

AI/ML Engineer

Full Stack z zaawansowanymi integracjami LLM

PARTNER MERYTORYCZNY

Dla kogo?

Kurs AI/ML Engineer Full Stack with Advanced LLM Integrations jest idealny dla osób, które chcą wkroczyć w przyszłość IT, stając się ekspertami w jednej z najbardziej dynamicznie rozwijających się dziedzin technologii. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to fundamenty przyszłości IT, a ten kurs przygotowuje do projektowania i wdrażania zaawansowanych modeli AI, które zrewolucjonizują różne branże. Zawód inżyniera AI/ML jest kluczowy dla transformacji cyfrowej, a zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie rośnie z każdym dniem. Jeśli chcesz zdobyć umiejętności, które będą kluczowe na rynku pracy w nadchodzących latach, i pracować nad technologiami, które napędzają innowacje, ten kurs jest Twoją drogą do sukcesu w zawodzie przyszłości. To nie tylko szansa na rozwój zawodowy, ale także na bycie częścią technologicznej rewolucji, która zmieni świat.

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 MentorAI 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.

ELASTYCZNIE

Ucz się jak lubisz i kiedy chcesz 😮

Proces nauczania dostosowany do Twojego wolnego czasu, tempa nauki i możliwości zaangażowania — brzmi nierealnie? A jednak! To Ty decydujesz kiedy jest najlepszy moment na nową wiedzę, wykład lub ćwiczenia.

ZESPOŁOWO

Kompetencje miękkie to klucz do sukcesu w IT 😅

Nikt w IT nie pracuje w pojedynkę, to przecież naturalne, że musisz uczyć się współpracy i odpowiedzialności. Dlatego też możesz brać udział w projektach zespołowych ukierunkowanych na budowanie relacji z Twoim teamem.

Nauka, materiały szkoleniowe oraz wsparcie AI opracowane zostało w języku polskim 🇵🇱 nie ma wymogu znajomosci języka angielskiego.

Kurs od podstaw! Dostarcza wszelkich niezbędnych umiejętności technicznych i merytorycznych do podjęcia pracy zawodowej. 

Poziom nauki i poruszane zagadnienia są stale dostosowywane do rynku pracy i wymagań pracodawców. Spełniają najwyższa wymogi edukacyjne gwarantując tym samym jedną z najwyższych jakości na rynku edukacyjnym.

Jak uczymy? Czyli szybka ścieżka kariery.

W dniu rozpoczęcia nauki uruchomiony zostanie pierwszy moduł, a co tydzień uruchomi się kolejny. Będziesz mieć mnóstwo czasu na ćwiczenia i praktykę, a także okazję, by w pełni wykorzystać wszystkie ekscytujące narzędzia AI dostępne na naszej platformie — Twoim empatycznym środowisku nauki. Jeśli napotkasz jakiekolwiek niezrozumiałe zagadnienia, zawsze możesz zapytać się TutoraAI, który jest dostępny na platformie i pomoże Ci w każdej chwili.

Twój kurs może składać się z ośmiu lub nawet czternastu modułów, w zależności od wybranej tematyki. Każdego tygodnia zostaje odblokowany kolejny moduł, a możesz ten czas poświęcić na oglądanie lub słuchanie wykładów i utrwalanie wiedzy dzięki narzędziom AI. TutorAI (NauczycielAI) odpowie na Twoje pytania i wyjaśni zagadnienia każdego dnia i o każdej porze.

Moduły składają się również z ćwiczeń przeznaczonych do własnej pracy, a także z projektów zespołowych, które wykonujesz w swoim trzyosobowym zespole. Narzędzia na platformie umożliwiają płynną współpracę i komunikację z zespołem. W wersji kursu PRO masz do dyspozycji dodatkowe zadania przekrojowe, które wznoszą Twoje kwalifikacje na wyżyny i zdobywasz przewagę nad innymi kandydatami.

Uczymy zawodów IT od podstaw i w języku polskim. Nauka w Instytucie została ukierunkowana na współpracę zdalną i rozwój kompetencji twardych oraz miękkich. Albowiem w dzisiejszym świecie IT umiejętność pracy w zespole to kluczowa cecha każdego kandydata. Dlatego szczególny nacisk kładziemy na współodpowiedzialność realizacji projektów zespołowych. Na dzielenie się zakresem zadań i komunikację. Oczywiście proces ten także jest wspierany przez dedykowane narzędzia.

Wiemy jak cenna jest możliwość uczestnictwa w projektach, zwłaszcza tych, które związane są z AI. Dlatego też jako jedyni w Polsce oferujemy najlepszym uczestnikom płatne staże gdzie zarobisz pierwsze pieniądze w branży IT, a także bezpłatne praktyki w projektach informatycznych z zastosowaniem AI. Praca odbywa się zdalnie, a Ty masz możliwość doświadczenia prawdziwych procesów projektowych, produkcyjnych i wdrożeniowych wykonywanych przez SynapsisAI – Certyfikowanego Partnera Biznesowego IBM.

O kursie

Nasz kurs skupia się nie tylko na fundamentach, ale i na najnowszych technikach uczenia maszynowego oraz głębokiego uczenia. Zapewnia kompleksowe przygotowanie do projektowania, implementacji i wdrażania zaawansowanych modeli AI. Program łączy teorię z praktycznymi warsztatami, kładąc nacisk na krytyczne myślenie i rozwiązywanie problemów. Uczestnicy nauczą się, jak stosować naukowe podejście do danych, przeprowadzać eksperymenty i iteracyjnie doskonalić modele AI, co jest kluczowe w dynamicznie rozwijających się technologiach.

Kurs ten jest idealny dla osób, które aspirują do roli inżynierów AI, chcą pracować nad algorytmami stojącymi za najnowszymi innowacjami i mają ambicje wnoszenia wkładu w transformację cyfrową różnych sektorów przemysłu. Ukończenie kursu umożliwia nie tylko wejście na rynek pracy jako wykwalifikowany inżynier AI, ale również stanowi fundament do dalszego rozwoju w specjalizacjach takich jak przetwarzanie języka naturalnego, autonomiczne pojazdy, zdrowie cyfrowe i wiele innych.

Zawiera moduł dotyczący podstaw .NET oraz integracji z OpenAI, co otwiera drzwi do stworzenia innowacyjnych aplikacji i systemów zgodnych z koncepcją AGI (Artificial General Intelligence) – Sztucznej inteligencji ogólnej. Uczestnicy zdobędą praktyczne doświadczenie, korzystając z najnowocześniejszych narzędzi i technologii, takich jak TensorFlow, PyTorch, ML.NET, Docker oraz narzędzi CI/CD, co czyni ten kurs unikalnym na tle innych programów edukacyjnych.

To kurs, który dostarcza wiedzy teoretycznej oraz praktycznej niezbędnej do zawodowego projektowania, implementacji oraz wdrażania zaawansowanych systemów AI. Nasz program nauczy Cię, jak efektywnie korzystać z Pythona, frameworków do głębokiego uczenia takich jak TensorFlow i PyTorch, a także jak integrować rozwiązania .NET w ekosystemie AI.

Podczas 12 modułów odkryjesz tajniki pracy z danymi – od ich przetwarzania i wizualizacji, przez tworzenie i trenowanie modeli predykcyjnych, aż po pakowanie modeli i zarządzanie przepływem pracy w ML. Przygotowaliśmy również moduł poświęcony podstawom .NET, który zapewni zrozumienie interakcji między platformami oraz umożliwi tworzenie efektywnych aplikacji korzystających z sztucznej inteligencji. Dodatkowo, nasz kurs rozszerza program o wykorzystanie API OpenAI, dając Ci możliwość integracji zaawansowanych algorytmów AI bezpośrednio w Twoich projektach. Nauczysz się realizować zapytania GET i POST, a także efektywnie zarządzać danymi w formacie JSON.

Staże i praktyki

Partnerem merytorycznym Instytutu jest SynapsisAI — Registered IBM Business Partner AI. 

SynapsisAI oferuje najlepszym uczestnikom płatne staże i bezpłatne praktyki w projektach informatycznych z zastosowaniem AI. Staże i praktyki odbywają się zdalnie, a uczestnik ma możliwość doświadczenia prawdziwych procesów projektowych, produkcyjnych i wdrożeniowych wykonywanych przez SynapsisAI.

Program

  1. Kluczowe technologie informatyczne i ich wpływ na społeczeństwo
  2. Podstawowe komponenty komputera i ich funkcje
  3. Systemy operacyjne: Przegląd i architektura
  4. Internet: Historia, infrastruktura i przyszłość
  5. Instalacja i konfiguracja podstawowych narzędzi (VS Code, Git)
  6. Wprowadzenie do terminala i podstawowe komendy
  7. Zarządzanie plikami i systemem w różnych OS (Windows, Linux, macOS)
  8. Kluczowe pojęcia informatyczne: od zmiennych po algorytmy
  9. Podstawy cyberbezpieczeństwa i ochrona danych
  1. Automatyzacja w IT: Definicje i cele
  2. Podstawy Machine Learningu
  3. ML w automatyzacji procesów
  4. Narzędzia i frameworki automatyzacji
  5. Przepływy pracy w automatyzacji
  6. Rola danych w ML i automatyzacji
  7. Programowanie w automatyzacji
  8. Skrypty automatyzacyjne
  9. Wprowadzenie do CI/CD
  10. Orkiestracja kontenerów
  11. Testowanie i walidacja w ML
  12. Automatyzacja przetwarzania danych
  13. Monitorowanie i logowanie
  14. Skalowanie automatyzacji
  15. Przyszłość automatyzacji i ML
  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 Pythona i jego zastosowania w AI
  2. Zmienne, typy danych i podstawowe operacje w Pythonie
  3. Kontrola przepływu: Instrukcje warunkowe (if/else)
  4. Pętle: for, while oraz zagnieżdżone pętle
  5. Funkcje: Tworzenie i korzystanie z funkcji w Pythonie
  6. Moduły i importowanie bibliotek
  7. Listy i krotki: Praca z sekwencjami
  8. Słowniki i zbiory: Struktury danych w Pythonie
  9. Zrozumienie list comprehension
  10. Praktyczne ćwiczenia z tworzenia skryptów i automatyzacji zadań
  1. Wprowadzenie do bibliotek NumPy i pandas
  2. Operacje na macierzach i wektorach z NumPy
  3. Przetwarzanie i manipulacja danymi za pomocą pandas
  4. Operacje na DataFrame: Selekcja, filtrowanie i agregacja danych
  5. Zaawansowane funkcje pandas (merge, join, pivot)
  6. Wprowadzenie do Matplotlib: Podstawy tworzenia wykresów
  7. Tworzenie zaawansowanych wizualizacji z Seaborn
  8. Eksploracyjna analiza danych (EDA): Przegląd narzędzi i technik
  9. Podstawy statystyki: Średnia, mediana, odchylenie standardowe
  10. Analiza korelacji i wizualizacja zależności
  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. Zasady pisania czystego kodu w Pythonie
  2. Wzorce projektowe i najlepsze praktyki w kodowaniu
  3. Podstawy kontroli wersji z Git: Clone, Commit, Push
  4. Rozgałęzianie i tworzenie pull requestów na GitHubie
  5. Zarządzanie zależnościami w projektach Pythonowych
  6. Konwencje nazewnictwa i dokumentowanie kodu
  7. Testowanie jednostkowe i integracyjne w Pythonie
  8. Narzędzia do analizy jakości kodu (pylint, flake8)
  9. Obsługa wyjątków i zarządzanie błędami
  10. Automatyzacja zadań z użyciem skryptów
  11. Praktyczne ćwiczenia: Refaktoryzacja istniejącego kodu
  1. Wprowadzenie do zaawansowanych architektur sieci neuronowych (ResNet, GAN)
  2. Budowa i trening sieci konwolucyjnych (CNN) do analizy obrazów
  3. Sieci rekurencyjne (RNN) i ich zastosowanie w przetwarzaniu sekwencji
  4. Techniki augmentacji danych: Sposoby i narzędzia
  5. Głębokie uczenie przenośne: Wykorzystanie pretrenowanych modeli
  6. Optymalizacja hiperparametrów: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization
  7. Techniki unikania przeuczenia: Dropout, Early Stopping, Regularization
  8. Implementacja technik ensemble (Bagging, Boosting)
  9. Zaawansowane techniki obliczeniowe (TPU, Multi-GPU)
  10. Praktyczne zastosowania w różnych branżach: Obraz, tekst, sygnał
  11. Case study: Zaawansowany projekt deep learningowy
  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
  1. Wprowadzenie do API: REST, SOAP, GraphQL
  2. Konfiguracja i autoryzacja w API OpenAI
  3. Wykonywanie zapytań GET i POST z użyciem HttpClient w .NET
  4. Serializacja i deserializacja JSON: Teoria i praktyka
  5. Zaawansowane techniki pracy z JSON: Schema, Validacja
  6. Praktyczne integracje API z aplikacjami Pythonowymi
  7. Obsługa błędów w komunikacji z API
  8. Debugowanie zapytań API: Narzędzia i techniki
  9. Implementacja LLM w aplikacjach: Praktyczne zastosowania
  10. Case study: Budowa aplikacji wykorzystującej API OpenAI
  11. Przyszłość komunikacji z API: Integracje z AI i LLM
  1. Automatyzacja kodowania z AI
  2. Asystenci kodowania: GitHub Copilot i alternatywy
  3. Testowanie kodu z AI
  4. Analizatory kodu oparte na AI
  5. Optymalizacja kodu za pomocą AI
  6. Refaktoryzacja kodu z AI
  7. AI w generowaniu dokumentacji
  8. Automatyczne tworzenie dokumentacji z AI
  9. Debugowanie kodu wspierane przez AI
  10. Zarządzanie projektami z AI
  11. AI w zarządzaniu zadaniami i backlogiem
  12. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dla programistów
  13. Zastosowania NLP w kodowaniu i dokumentacji
  14. Zarządzanie danymi z AI
  15. Automatyzacja przetwarzania danych z AI
  1. Skuteczne sposoby na rolę Junior 
  2. Jak dobrze przygotować CV?
  3. Dobre portfolio to więcej niż połowa sukcesu
  4. Jak zrobić responsywne portfolio? 
  5. Tematy na rozmowę rekrutacyjną
  6. Właściwy wizerunek w sieci
  7. Strategia płynnego wejścia do zawodu
  8. Coaching rekrutacyjny pomagający dobrze zaprezentować się na rozmowach kwalifikacyjnych

A co po kursie?

Po ukończeniu nauki, otwiera się przed Tobą szeroki świat całkowicie nowych możliwości zawodowych! Sprawdź jaką przyszłość kreujesz dla siebie, a to dopiero początek.

Firmy technologiczne i startupy

W miejscach takich jak Google, Microsoft, Amazon, oraz dynamicznie rozwijające się startupy, możesz pracować nad tworzeniem i optymalizacją zaawansowanych algorytmów AI, rozwijając innowacyjne produkty i usługi.

Sektor finansowy

Banki, firmy ubezpieczeniowe i fintechy wykorzystują AI do analizy ryzyka, wykrywania oszustw i automatyzacji procesów, gdzie Twoje umiejętności będą kluczowe.

Przemysł medyczny i zdrowie cyfrowe

AI/ML Inżynierowie są niezbędni do opracowywania systemów wspomagających diagnozę, analizę obrazów medycznych, oraz personalizowane plany leczenia.

Branża e-commerce

W firmach takich jak Amazon, Alibaba, czy Zalando, możesz pracować nad algorytmami rekomendacji, optymalizacją doświadczenia użytkownika, oraz analizą zachowań konsumentów.

Automatyzacja i przemysł motoryzacyjny

W firmach takich jak Tesla, BMW, czy start-upach związanych z pojazdami autonomicznymi, Twoje umiejętności w zakresie deep learningu i integracji LLM będą nieocenione.

Consulting i doradztwo technologiczne

Jako specjalista, możesz doradzać firmom, jak najlepiej wdrożyć AI w ich procesach biznesowych, pracując dla firm takich jak Accenture, Deloitte czy EY.

Badania i rozwój (R&D)

W laboratoriach badawczych i uczelniach możesz prowadzić innowacyjne projekty związane z rozwojem nowych algorytmów AI i ich zastosowaniami.

Sektor publiczny i rządowy

Wykorzystanie AI do analizy danych, optymalizacji procesów administracyjnych, oraz tworzenia inteligentnych systemów wspierających decyzyjność.

Jako AI/ML Engineer Full Stack with Advanced LLM Integrations, możesz pracować w następujących branżach:

  1. Technologiczna: Firmy IT, producenci oprogramowania, startupy technologiczne.
  2. Finansowa: Bankowość, ubezpieczenia, fintechy.
  3. Medyczna i zdrowie cyfrowe: Szpitale, firmy farmaceutyczne, telemedycyna.
  4. E-commerce: Handel elektroniczny, platformy sprzedażowe, logistyka.
  5. Motoryzacyjna: Pojazdy autonomiczne, producenci samochodów, dostawcy technologii.
  6. Marketing i reklama: Agencje marketingowe, platformy analityczne, reklama internetowa.
  7. Przemysł i produkcja: Automatyka przemysłowa, IoT, zarządzanie łańcuchem dostaw.
  8. Telekomunikacyjna: Operatorzy sieci, dostawcy usług internetowych.
  9. Gry komputerowe: Twórcy gier, platformy streamingowe, VR/AR.
  10. Edukacja: Edtech, platformy e-learningowe, narzędzia AI w edukacji.

W każdej z tych branż, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe odgrywają coraz większą rolę, tworząc nowe możliwości dla specjalistów takich jak Ty.

Tworzenie i wdrażanie modeli AI/ML

Będziesz projektować, trenować i optymalizować zaawansowane modele uczenia maszynowego oraz sieci neuronowych, dostosowując je do konkretnych potrzeb biznesowych.

Integracja modeli AI z aplikacjami

Twoim zadaniem będzie wbudowywanie modeli AI w aplikacje webowe, mobilne i desktopowe, z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi, takich jak TensorFlow, PyTorch, ML.NET czy API OpenAI.

Rozwój i optymalizacja systemów LLM (Large Language Models)

Będziesz odpowiedzialny za tworzenie i usprawnianie modeli językowych, które wspierają zaawansowane interakcje w aplikacjach, chatbotach, oraz systemach rekomendacyjnych.

Automatyzacja procesów biznesowych

Wykorzystasz AI do automatyzacji złożonych procesów, takich jak analiza danych, optymalizacja łańcuchów dostaw, czy personalizacja usług, co pozwoli firmom działać efektywniej.

Przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych

Będziesz zajmować się przygotowywaniem, przetwarzaniem i analizowaniem dużych zestawów danych, aby wydobywać z nich wartościowe informacje dla biznesu.

Wdrażanie rozwiązań AI w chmurze

Będziesz projektować i wdrażać systemy AI w środowiskach chmurowych, takich jak AWS, Azure czy Google Cloud, co umożliwia skalowalne i elastyczne wykorzystanie modeli AI.

Praca nad autonomicznymi systemami

Możesz rozwijać technologie związane z pojazdami autonomicznymi, robotyką, czy inteligentnymi systemami zarządzania, gdzie AI jest kluczowym komponentem.

Zarządzanie projektami AI

Będziesz koordynować projekty z zakresu sztucznej inteligencji, współpracując z zespołami deweloperskimi, analitykami danych oraz klientami, aby dostarczać innowacyjne rozwiązania.

Badania i rozwój (R&D)

Możesz pracować nad nowymi technologiami AI, testując i wprowadzając innowacje, które mogą być później wdrażane w różnych branżach.

Doradztwo technologiczne w zakresie AI/ML

Będziesz doradzać firmom, jak efektywnie wdrażać i wykorzystywać technologie AI, aby osiągnąć ich cele biznesowe.

Praca na stanowisku AI/ML Engineer Full Stack with Advanced LLM Integrations to dynamiczne i interdyscyplinarne zajęcie, które łączy w sobie elementy programowania, analizy danych oraz projektowania zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji. Na co dzień będziesz pracować nad tworzeniem i optymalizacją modeli uczenia maszynowego, które mogą być wykorzystywane w różnych aplikacjach – od analizy obrazów i przetwarzania języka naturalnego po systemy rekomendacyjne i autonomiczne pojazdy.

Twoja praca może obejmować integrację tych modeli z aplikacjami webowymi lub mobilnymi, co wymaga znajomości zarówno nowoczesnych frameworków AI, takich jak TensorFlow czy PyTorch, jak i narzędzi do tworzenia aplikacji, takich jak ML.NET czy Docker. Możesz także zajmować się automatyzacją procesów biznesowych poprzez wdrażanie algorytmów AI, które analizują duże zbiory danych i generują cenne dla biznesu wnioski.

W zależności od projektu, będziesz współpracować z zespołami deweloperskimi, analitykami danych i innymi specjalistami IT, aby dostarczać kompleksowe rozwiązania, które spełniają specyficzne potrzeby klientów. Twoja praca będzie także polegała na testowaniu i optymalizacji modeli, aby zapewnić ich wydajność i dokładność, a także na zarządzaniu wdrożeniami w środowiskach chmurowych, co pozwoli na skalowanie rozwiązań zgodnie z potrzebami organizacji.

Dodatkowo, możesz brać udział w badaniach i rozwoju nowych technologii AI, eksperymentując z nowymi algorytmami i technikami, aby wprowadzać innowacje na rynek. Jako ekspert w dziedzinie AI, będziesz także doradzać firmom, jak najlepiej wykorzystać te technologie, aby osiągnąć ich cele biznesowe, co czyni tę rolę kluczową dla przyszłości wielu organizacji.

Praca ta jest zróżnicowana i pełna wyzwań, oferując jednocześnie możliwość pracy na czele technologicznej rewolucji, która przekształca sposób, w jaki działają firmy na całym świecie.

Zapisy

Najbliższa sesja: 19 Październik 2024

FUNDAMENTAL

✅ TutorAI dostępny 24/7
✅ Platforma edukacyjna z narzędziami AI
✅ QuizyAI, TestyAI, FiszkiAI
✅ Wykłady, projekty, zadania
✅ Oglądaj, słuchaj, czytaj i praktykuj
✅ Zaświadczenie o ukończeniu kursu
✅ Certyfikat zawodowy 
✅ Nielimitowane przerwy w kursie
✅ Elastyczny i indywidualny tryb nauki
✅ Dostęp do materiałów i nagrań
❌ Dodatkowe projekty PRO
❌ Dodatkowy Kurs: Kariera
❌ Praca nad CV i Portfolio
❌ Osobisty Doradca Zawodowy AI
❌ Dodatkowy Kurs: AI Prompt Specialist
❌ Praca z narzędziami AI w codziennym użyciu (8 modułów)

11.000 zł

7.990 zł

PROFESSIONAL

✅ TutorAI dostępny 24/7
✅ Platforma edukacyjna z narzędziami AI
✅ QuizyAI, TestyAI, FiszkiAI
✅ Wykłady, projekty, zadania
✅ Oglądaj, słuchaj, czytaj i praktykuj
✅ Zaświadczenie o ukończeniu kursu
✅ Certyfikat zawodowy
✅ Nielimitowane przerwy w kursie
✅ Elastyczny i indywidualny tryb nauki
✅ Dostęp do materiałów i nagrań
✅ Dodatkowe projekty PRO
✅ Dodatkowy Kurs: Kariera
✅ Praca nad CV i Portfolio
✅ Osobisty Doradca Zawodowy AI
✅ Dodatkowy Kurs: AI Prompt Specialist
✅ Praca z narzędziami AI w codziennym użyciu (8 modułów)

14.000 zł

9.990 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%. 

Bezpłatna Nauka!

Pobierz naszą bezpłatną Apkę Silicon Campus z Fiszkami, Poradnikiem IT i Magazynem EnjoyIT, gdzie znajdziesz ponad 1.000 artykułów branżowych. Czytaj o trendach, kursach i zdobywaj wiedzę bezpłatnie już dziś.

Silicon Campus

Webinary

Wpadnij na dni otwarte w Digital Master Institute. Odpowiemy na wszystkie Twoje pytania. Zobaczysz moc AI w działaniu. Przekonasz się na własne oczy jak wyjątkowe doświadczenie edukacyjne czeka na Ciebie. 

Aaaa jeszcze jedno — możesz liczyć na wyjątkowe oferty dostępne jedynie dla uczestników spotkania.

Webinary prowadzą wymiennie
Kamila, Tomek, Kamil, Ania, Damian