Kurs tematyczny

Fundamenty AI, ML

i Środowiska Programistycznego

Kurs tematyczny

Fundamenty AI, ML

i Środowiska Programistycznego

Kurs tematyczny

Fundamenty AI, ML

i Środowiska Programistycznego

Dla kogo?

Kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą rozpocząć swoją ścieżkę w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, zdobywając solidne podstawy zarówno teoretyczne, jak i praktyczne w Pythonie. To idealna propozycja dla przyszłych inżynierów AI/ML, data scientistów oraz analityków danych, którzy chcą nauczyć się przetwarzać i wizualizować dane, rozumieć mechanizmy działania algorytmów i przygotować się do budowy modeli predykcyjnych. Sprawdzi się także dla tych, którzy planują rozwijać się w kierunku eksploracyjnej analizy danych, prototypowania rozwiązań AI oraz dalszej specjalizacji w inżynierii danych.

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

Kurs stanowi punkt startowy dla przyszłych inżynierów AI/ML, zapewniając solidne podstawy teoretyczne i techniczne w zakresie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz środowiska programistycznego Python. Uczestnicy zapoznają się z podstawowymi koncepcjami AI, zasadami działania automatyzacji i klasyfikacji, a także z narzędziami i bibliotekami niezbędnymi w pracy inżyniera ML.

Ważną częścią kursu jest wprowadzenie do programowania w Pythonie – języku dominującym w projektach związanych z AI. Omawiane są także metody przetwarzania i wizualizacji danych, jako punkt wyjścia do pracy z modelami predykcyjnymi i algorytmami. Kurs tworzy bazę do dalszej, bardziej zaawansowanej specjalizacji.

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 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

Efekty nauki

Uczestnik będzie potrafił poruszać się w środowisku AI/ML, rozumieć podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i przetwarzać dane z użyciem Pythona. Nabędzie fundamenty pozwalające przejść do budowy i trenowania własnych modeli AI.

Po ukończeniu kursu możliwy jest rozwój w kierunku analityki danych, inżynierii danych, junior machine learning engineer lub data scientist. Uczestnik może również specjalizować się w eksploracyjnej analizie danych, wizualizacji oraz tworzeniu prototypów modeli predykcyjnych.

Zakup kursu

ESSENTIAL (tematyczny)

Kod kursu: DEPDEV-AIML-LLM-A-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%.