Kurs AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli

Wprowadzenie do kursu „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli”

W dobie rosnącej roli danych i automatyzacji, sztuczna inteligencja (AI) staje się jednym z kluczowych filarów współczesnych technologii. Kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” został stworzony z myślą o osobach, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie budowy modeli AI – począwszy od przygotowania danych, przez dobór algorytmów, aż po wdrożenie gotowego rozwiązania.

Głównym celem kursu jest przedstawienie kompletnego procesu modelowania AI. Uczestnicy krok po kroku uczą się, jak przejść od nieuporządkowanego zbioru danych do funkcjonalnego modelu, który potrafi rozpoznawać wzorce, przewidywać wyniki lub podejmować decyzje na podstawie dostarczonych informacji.

W ramach kursu przedstawiane są różnice między klasycznym programowaniem a podejściem opartym na uczeniu maszynowym. Zamiast pisać reguły ręcznie, model AI „uczy się” ich na podstawie danych treningowych. Ta fundamentalna zmiana otwiera drogę do zastosowań takich jak:

• automatyczne rozpoznawanie obrazów i dźwięków,
• przewidywanie zachowań użytkowników lub trendów rynkowych,
• analiza tekstu i języka naturalnego,
• systemy rekomendacyjne i personalizacja treści.

Szkolenie zostało zaprojektowane tak, aby łączyło teorię z praktyką. Choć nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z AI, uczestnicy powinni posiadać podstawowe umiejętności programowania oraz chęć eksplorowania nowych koncepcji i narzędzi.

„AI Modeling” to kurs, który nie tylko wprowadza do świata sztucznej inteligencji, ale przede wszystkim uczy, jak tworzyć wartościowe rozwiązania oparte na danych. Dzięki przemyślanej strukturze i realnym przykładom, uczestnicy mogą szybko zrozumieć potencjał AI i zacząć wykorzystywać go w praktyce.

Zakres tematyczny i cele szkolenia

Kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” został zaprojektowany tak, aby w kompleksowy sposób przeprowadzić uczestników przez cały proces tworzenia modeli sztucznej inteligencji – od analizy i przygotowania danych, przez projektowanie i trenowanie modeli, aż po ich ocenę i wdrożenie. Program szkoleniowy obejmuje zarówno kluczowe koncepcje teoretyczne, jak i praktyczne aspekty zastosowania uczenia maszynowego (ML) oraz głębokiego uczenia (DL) w różnych dziedzinach.

Zakres tematyczny kursu obejmuje m.in.:

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego – omówienie podstawowych pojęć, różnic między ML a DL oraz przegląd rzeczywistych zastosowań technologii AI.
• Eksploracja i przygotowanie danych – nauka metod czyszczenia, transformacji i analizy danych nieustrukturyzowanych i tabelarycznych.
• Budowa modeli uczenia maszynowego – poznanie popularnych algorytmów klasyfikacji, regresji i klasteryzacji oraz ich praktyczne zastosowania.
• Wprowadzenie do sieci neuronowych – zrozumienie architektury i działania prostych modeli głębokiego uczenia.
• Ewaluacja i optymalizacja modeli – metody oceny skuteczności modeli i techniki ich ulepszania poprzez walidację i strojenie hiperparametrów.
• Wdrażanie rozwiązań AI – wprowadzenie do konceptów deploymentu modeli oraz ich integracji z aplikacjami biznesowymi.

Głównym celem kursu jest umożliwienie uczestnikom samodzielnego projektowania rozwiązań opartych na AI – od rozpoznania problemu, przez przygotowanie danych i stworzenie modelu, aż po jego implementację. Uczestnicy nauczą się także krytycznie oceniać przydatność różnych podejść i dobierać odpowiednie techniki do konkretnych wyzwań biznesowych lub naukowych.

Dzięki praktycznemu podejściu, uczestnicy będą mieli okazję nabyć kompetencje cenione w branży i gotowe do natychmiastowego wykorzystania w pracy zawodowej.

Technologie i narzędzia wykorzystywane podczas kursu

Kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” opiera się na nowoczesnych narzędziach i bibliotekach, które są standardem w branży sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Uczestnicy mają okazję poznać zarówno podstawowe, jak i zaawansowane środowiska pracy, które umożliwiają budowanie, trenowanie i testowanie modeli AI w sposób efektywny i skalowalny. Jeśli chcesz zdobyć te umiejętności, sprawdź Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli. Zainteresowanych praktycznym zastosowaniem wiedzy zapraszamy również do udziału w AI Modeling: od danych do predykcji. Dodatkowo warto zapoznać się z kursem Przetwarzanie danych i tworzenie modeli AI w Pythonie, który stanowi doskonałe uzupełnienie zdobywanej wiedzy.

Główne języki i środowiska programistyczne

• Python – główny język wykorzystywany w kursie, ceniony za czytelność składni i ogromną liczbę bibliotek analitycznych i AI.
• Jupyter Notebook – środowisko interaktywne do pracy z kodem, wizualizacji danych i dokumentacji eksperymentów.

Biblioteki i frameworki

Platformy wspierające pracę z modelami AI

• Google Colab – umożliwia uruchamianie kodu Pythona w chmurze, z dostępem do GPU/TPU.
• GitHub – narzędzie do wersjonowania kodu i współpracy zespołowej.

Przykładowy fragment kodu

Poniższy przykład ilustruje prosty model regresji liniowej przy użyciu Scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

W trakcie kursu uczestnicy poznają nie tylko zastosowanie tych narzędzi, ale również ich wzajemne powiązania i możliwości automatyzacji procesów modelowania AI. Zachęcamy do zapoznania się z pełnym programem Kursu AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli, a także do rozważenia udziału w szkoleniu AI Modeling: od danych do predykcji, które pozwala pogłębić zdobytą wiedzę i umiejętności. Rekomendujemy również kurs Przetwarzanie danych i tworzenie modeli AI w Pythonie – idealny dla osób, które chcą jeszcze efektywniej przekształcać dane w działające modele.

Praktyczne projekty i ćwiczenia realizowane przez uczestników

Jednym z filarów kursu „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” jest nacisk na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy. Uczestnicy angażują się w szereg projektów i ćwiczeń, które krok po kroku przeprowadzają ich przez każdy etap pracy z danymi i tworzenia modeli sztucznej inteligencji.

Ćwiczenia projektowe zostały zaprojektowane tak, aby odzwierciedlały realne przypadki użycia w różnych sektorach, jak np. analiza danych biznesowych, detekcja oszustw finansowych, klasyfikacja obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego.

• Projekt 1: Czyszczenie i transformacja danych – uczestnicy uczą się identyfikować i eliminować błędy w danych, uzupełniać braki i przekształcać zmienne do odpowiednich formatów. Przykładowy fragment kodu:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('dane.csv')
df.dropna(inplace=True)
df['wiek'] = df['wiek'].astype(int)

• Projekt 2: Budowa modeli klasyfikacyjnych – tworzenie modeli klasyfikujących dane, np. czy klient spłaci kredyt, na podstawie zestawu cech. Porównywane są proste modele, jak drzewa decyzyjne, z bardziej zaawansowanymi, jak lasy losowe.
• Projekt 3: Regresja predykcyjna – przewidywanie ciągłych wartości, np. ceny nieruchomości, na podstawie wielu cech. Uczestnicy analizują wpływ wyboru zmiennych i technik regularyzacji.
• Projekt 4: Klasteryzacja i segmentacja – eksploracyjne grupowanie danych, np. segmentacja klientów na podstawie ich zachowań zakupowych. Przykład wykorzystania algorytmu K-średnich:

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)
labels = model.labels_

• Projekt 5: Analiza tekstu i NLP – praca z nieustrukturyzowanymi danymi tekstowymi, tokenizacja, ekstrakcja cech oraz klasyfikacja sentymentu na podstawie treści opinii.
• Projekt 6: Uczenie głębokie (deep learning) – wykorzystanie sieci neuronowych do rozpoznawania obrazów lub tłumaczenia tekstów. Uczestnicy uczą się budować proste sieci w TensorFlow lub PyTorch.

Aby ułatwić zrozumienie różnic między typami projektów, poniższa tabela przedstawia ich krótkie porównanie:

Wszystkie projekty realizowane są w środowisku interaktywnym – uczestnicy pracują w notebookach Jupyter oraz korzystają z bibliotek takich jak scikit-learn, pandas, matplotlib, TensorFlow czy NLTK. Dzięki temu rozwijają umiejętności nie tylko analityczne, ale i programistyczne.

Prowadzący kurs – doświadczenie i kompetencje

Kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” prowadzony jest przez zespół doświadczonych specjalistów z dziedziny sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i analizy danych. Każdy z prowadzących łączy wieloletnią praktykę zawodową z pasją do edukacji, co przekłada się na wysoki poziom merytoryczny i przystępną formę przekazu. Zainteresowanych pogłębieniem wiedzy zapraszamy do udziału w naszym Kursie Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych. Osobom chcącym rozpocząć naukę od podstaw i rozwijać umiejętności aż do poziomu eksperckiego polecamy także Machine Learning – od podstaw do zaawansowanych modeli.

Eksperci z różnych dziedzin AI

• Data Scientist z doświadczeniem w przemyśle – specjalizuje się w przetwarzaniu dużych zbiorów danych (big data), eksploracji danych i inżynierii cech. Przez ostatnie lata realizował projekty prognostyczne w sektorze energetycznym i finansowym.
• Machine Learning Engineer – posiada doświadczenie w budowie i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych. Pracował m.in. nad systemami rekomendacyjnymi oraz klasyfikacją obrazów.
• AI Researcher z zapleczem akademickim – zajmuje się badaniami nad nowoczesnymi architekturami sieci neuronowych oraz ich interpretowalnością. Prowadził wykłady na uczelniach technicznych oraz publikował w renomowanych czasopismach naukowych.

Doświadczenie dydaktyczne

Wszyscy prowadzący mają bogate doświadczenie w szkoleniu zarówno początkujących, jak i zaawansowanych uczestników. Wielokrotnie prowadzili warsztaty z zakresu:

• przygotowania danych do modelowania,
• doboru i strojenia modeli AI,
• wdrażania modeli w środowiskach chmurowych i lokalnych,
• zarządzania cyklem życia modelu (MLOps).

Przykładowe kompetencje techniczne

Fragment kodu – styl prowadzenia zajęć

Poniższy przykład pokazuje fragment kodu, jaki może zostać omówiony podczas zajęć prowadzonych przez naszych ekspertów:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Załaduj dane i podziel na zbiory treningowy i testowy
data = ...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data["features"], data["labels"], test_size=0.3)

# Stwórz i wytrenuj model
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# Ocena skuteczności
preds = model.predict(X_test)
print("Dokładność:", accuracy_score(y_test, preds))

W trakcie kursu prowadzący nie tylko omawiają kod, ale również wyjaśniają jego zastosowanie w kontekście biznesowym i technologicznym. Jeśli chcesz uczyć się w podobnym stylu, sprawdź nasz Kurs Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych. Dla osób szukających kompleksowego wprowadzenia do tematyki uczenia maszynowego polecamy także Machine Learning – od podstaw do zaawansowanych modeli.

Grupa docelowa i wymagania wstępne

Kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” został przygotowany z myślą o osobach, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie modelowania sztucznej inteligencji – od etapu pozyskiwania danych, przez ich przetwarzanie, aż po budowę i wdrażanie modeli. Niezależnie od tego, czy jesteś analitykiem danych, programistą, badaczem czy osobą przekwalifikowującą się do roli inżyniera AI – ten kurs pozwoli Ci przejść od podstaw do praktycznych zastosowań.

Dla kogo jest ten kurs?

• Początkujący programiści – osoby, które mają podstawową znajomość języka Python i chcą poznać fundamenty pracy z danymi i modelami AI.
• Analitycy danych – osoby pracujące z analizą danych, które chcą rozszerzyć swoje kompetencje o budowę modeli predykcyjnych i ich optymalizację.
• Studenci kierunków technicznych – uczestnicy studiów związanych z informatyką, automatyką, matematyką lub pokrewnymi dziedzinami, poszukujący praktycznej wiedzy.
• Specjaliści IT – osoby z doświadczeniem w branży informatycznej, które chcą wejść w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Wymagania wstępne

Choć kurs zaczyna się od wprowadzenia do przetwarzania danych i podstaw modelowania, uczestnicy powinni wykazywać się pewnym poziomem przygotowania technicznego. Poniżej przedstawiamy minimalne wymagania:

for i in range(5):
    print(i)

Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość bibliotek takich jak TensorFlow, PyTorch czy scikit-learn – zostaną one wprowadzone i omówione w ramach kursu. Kluczowe są natomiast chęć nauki, logiczne myślenie i gotowość do pracy z danymi.

Znaczenie kursu na rynku pracy i perspektywy zawodowe

W dobie cyfrowej transformacji umiejętność budowania modeli sztucznej inteligencji staje się jedną z najbardziej poszukiwanych kompetencji na rynku pracy. Kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” odpowiada na tę rosnącą potrzebę, oferując uczestnikom praktyczne przygotowanie do pracy w dynamicznie rozwijającej się branży technologicznej.

Firmy z sektora IT, finansów, opieki zdrowotnej, marketingu czy przemysłu – wszystkie coraz częściej inwestują w rozwiązania oparte na AI, co przekłada się na zapotrzebowanie na specjalistów potrafiących zarówno analizować dane, jak i projektować oraz wdrażać modele uczenia maszynowego. Ukończenie kursu znacząco zwiększa konkurencyjność kandydatów na rynku pracy, otwierając drzwi do stanowisk takich jak:

• Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• AI Specialist
• Data Analyst z kompetencjami modelowania predykcyjnego

Uczestnicy zdobywają wiedzę, która pozwala im nie tylko lepiej rozumieć procesy związane z danymi, ale także samodzielnie budować i testować modele, które znajdują zastosowanie m.in. w systemach rekomendacyjnych, analizie zachowań klientów, predykcji awarii czy optymalizacji procesów.

Co istotne, kurs przygotowuje nie tylko do pracy w istniejących zespołach, ale także do samodzielnego prowadzenia projektów badawczych i wdrożeniowych, co zwiększa szanse na objęcie ról liderów technicznych lub konsultantów AI. Z uwagi na praktyczny charakter szkolenia i nacisk na realne wyzwania biznesowe, absolwenci kursu są cenieni jako profesjonaliści, którzy potrafią skutecznie łączyć wiedzę teoretyczną z praktycznym zastosowaniem modeli sztucznej inteligencji.

Jak zapisać się na kurs i dostępne terminy

Proces zapisów na kurs „AI Modeling – od surowych danych do inteligentnych modeli” został zaprojektowany tak, by był jak najbardziej intuicyjny i dostępny dla wszystkich zainteresowanych. Rejestracji można dokonać w pełni online, poprzez oficjalną stronę organizatora. Wystarczy wypełnić formularz zgłoszeniowy, podając podstawowe dane kontaktowe, poziom doświadczenia oraz preferowany termin uczestnictwa.

Szkolenie jest dostępne w kilku edycjach rocznie – zarówno w formie stacjonarnej (w wybranych miastach), jak i online na żywo. Dzięki elastycznemu harmonogramowi uczestnicy mogą wybrać termin dopasowany do swoich możliwości czasowych. Liczba miejsc w każdej edycji jest ograniczona, co pozwala utrzymać wysoki poziom interakcji z prowadzącymi i jakość wsparcia merytorycznego.

Aby zapewnić sobie miejsce w wybranym terminie, zaleca się wcześniejszą rejestrację. Po zaakceptowaniu zgłoszenia uczestnik otrzymuje potwierdzenie e-mailowe oraz dostęp do materiałów wprowadzających, które pomagają lepiej przygotować się do rozpoczęcia kursu.

Terminy szkoleń oraz szczegółowe informacje dotyczące przebiegu rejestracji i polityki rezygnacji dostępne są na oficjalnej stronie kursu. Uczestnicy mogą również zapisać się do newslettera, aby otrzymywać powiadomienia o nowych edycjach i promocjach.

Dlaczego warto przeprowadzić spotkanie z trenerem przed szkoleniem firmowym? 15 lipca 2025

Dlaczego warto przeprowadzić spotkanie z trenerem przed szkoleniem firmowym? 15 lipca 2025