Inżynier Machine Learning
Rozwiń kompetencje w budowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego. Opanuj platformy ML (Azure ML, SageMaker), deep learning, computer vision i AutoML.
Polecane szkolenia
Azure Machine Learning - od podstaw do zaawansowanych technik
Szkolenie zapewnia dogłębne zrozumienie platformy Azure Machine Learning, począwszy od fundamentalnych koncepcji po zaawansowane techniki implementacji. Program łączy teoretyczne podstawy uczenia maszynowego z praktycznym wykorzystaniem narzędzi Azure ML. Uczestnicy przechodzą przez pełny cykl życia projektu ML, od przygotowania danych po wdrożenie modeli, ucząc się najlepszych praktyk i wzorców projektowych.
Zobacz szkolenieComputer Vision z Pythonem
Specjalistyczne szkolenie poświęcone technikom wizji komputerowej z wykorzystaniem języka Python i nowoczesnych bibliotek CV. Program warsztatów obejmuje zarówno klasyczne metody przetwarzania obrazu, jak i zaawansowane techniki oparte na głębokim uczeniu. Uczestnicy poznają praktyczne zastosowania wizji komputerowej w różnych dziedzinach, od prostej analizy obrazów po złożone systemy rozpoznawania obiektów i śledzenia ruchu.
Zobacz szkolenieAmazon SageMaker - platforma ML
Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu platformy Amazon SageMaker w projektach machine learning. Uczestnicy poznają pełen cykl życia modelu ML - od przygotowania danych, przez trenowanie, po wdrożenie produkcyjne. Program łączy sesje warsztatowe z wykładami teoretycznymi, zapewniając zrównoważone podejście do nauki. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnej, z naciskiem na praktyczne ćwiczenia na rzeczywistych przypadkach użycia.
Zobacz szkolenieŚcieżka Inżynier Machine Learning
Ścieżka przygotowuje do roli ML Engineera — od platform chmurowych (Azure ML, SageMaker), przez frameworki AutoML i deep learning, po specjalizacje w computer vision i analityce wideo. Program obejmuje zarówno teorię matematyczną, jak i praktyczne wdrażanie modeli na produkcji.
Ścieżka 1: Cel ścieżki
Platformy ML w chmurze — Azure Machine Learning i Amazon SageMaker.
Rekomendowane szkolenia EITT
Uzasadnienie
Azure ML i SageMaker to wiodące platformy MLOps w chmurze. Pozwalają na pełny cykl życia modelu — od eksperymentowania po wdrożenie i monitoring. Spark MLlib uzupełnia o przetwarzanie na dużą skalę.
Ścieżka 2: Cel ścieżki
Zaawansowane techniki ML — computer vision, deep learning i analityka danych z AI.
Rekomendowane szkolenia EITT
Uzasadnienie
Computer vision i zaawansowane techniki ML to najszybciej rosnące obszary AI. Szkolenia z Pythona dają solidny fundament praktyczny, a warsztaty intensywne zapewniają doświadczenie na realnych projektach.
Ścieżka 3: Cel ścieżki
ML w praktyce biznesowej — zastosowania w finansach, bankowości i data science.
Rekomendowane szkolenia EITT
Uzasadnienie
Branże finansowa i bankowa to jedne z największych odbiorców ML. Szkolenia specjalizowane dają wiedzę o specyficznych zastosowaniach — scoringu, wykrywaniu fraudów i analizie ryzyka.
Zainteresowany tą ścieżką?
Skontaktuj się z nami, aby omówić szczegóły programu szkoleniowego i dopasować go do Twoich potrzeb.