icon icon

Kurs Machine Learning dla programistów

icon

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Program szkolenia

1. Podstawy Uczenia maszynowego

  • wprowadzenie do uczenia maszynowego,
  • typy uczenia: nadzorowane, nienadzorowane, uczenie ze wzmocnieniem,
  • proces tworzenia modeli uczenia maszynowego.

2. Narzędzia i języki programowania

  • przegląd języków i narzędzi do uczenia maszynowego (Python, R, TensorFlow, PyTorch),
  • wybór odpowiednich narzędzi do różnych zadań ML.

3. Techniki i algorytmy ML

  • główne algorytmy ML: regresja, klasyfikacja, klasteryzacja,
  • drzewa decyzyjne, lasy losowe, maszyny wektorów nośnych,
  • sieci neuronowe i głębokie uczenie.

4. Praktyczne zastosowania ML

  • case studies: zastosowania ML w różnych branżach,
  • projekty praktyczne: od analizy danych po tworzenie modeli,
  • optymalizacja i tuning modeli.

5. Wyzwania i przyszłość ML

  • Overfitting, underfitting i inne wyzwania w ML,
  • przyszłe kierunki i trendy w uczeniu maszynowym,
  • integracja ML z innymi technologiami (np. big data, IoT).

Opieka poszkoleniowa

W ramach opieki poszkoleniowej masz do wyboru jedną z dwóch możliwych form kontaktu z trenerem, w przeciągu 1 roku po zakończonym szkoleniu:

  • konsultację telefoniczną,
  • na 2 godzinne konsultacje online z trenerem.

Metody szkolenia

  • wykład,
  • mini-prezentacja,
  • praca warsztatowa z komputerem,
  • ćwiczenia i case study,
  • praca indywidualna z trenerem.

Certyfikat

  • certyfikat w języku polskim, numer Wpisu do Rejestru Instytucji Szkoleniowych 2.12/00238/2015,
  • certyfikat w języku angielskim na życzenie.