Szkolenie Machine Learning z Pythonem – intensywne warsztaty
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-33
- CZAS TRWANIA: 2 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 1950 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Intensywne warsztaty praktyczne z uczenia maszynowego wykorzystujące język Python i popularne biblioteki ML. Uczestnicy zdobędą praktyczne umiejętności w zakresie przygotowania danych, budowy modeli i ich wdrażania. Program skupia się na praktycznych aspektach ML, od eksploracji danych po deployment modeli, z wykorzystaniem rzeczywistych przypadków użycia.
Profil uczestnika
- Programiści chcący specjalizować się w ML
- Analitycy danych rozwijający umiejętności ML
- Data Scientists początkujący w ML
- Inżynierowie oprogramowania zainteresowani AI
- Specjaliści R&D
- Badacze wdrażający rozwiązania ML
Agenda
- Podstawy uczenia maszynowego
- Typy problemów ML
- Przygotowanie danych
- Wybór algorytmów
- Walidacja modeli
- Modele uczenia nadzorowanego
- Modele klasyfikacji
- Modele regresji
- Ensemble learning
- Ocena jakości modeli
- Modele uczenia nienadzorowanego
- Clustering
- Redukcja wymiarowości
- Detekcja anomalii
- Wizualizacja wyników
- Praktyczne aspekty ML
- Przetwarzanie tekstu
- Analiza obrazów
- Feature engineering
- Deployment modeli
Korzyści
Uczestnik będzie potrafił samodzielnie realizować projekty uczenia maszynowego od początku do końca. Zdobędzie umiejętność wyboru i implementacji odpowiednich algorytmów ML dla różnych problemów biznesowych. Nauczy się efektywnie przygotowywać dane do modelowania. Pozna techniki oceny i optymalizacji modeli ML. Będzie umiał wdrażać modele do środowiska produkcyjnego. Rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie przetwarzania różnych typów danych.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Podstawowa znajomość Pythona
- Znajomość podstaw statystyki
- Podstawy algebry liniowej
- Rozumienie podstawowych koncepcji programowania
Zagadnienia
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Przygotowanie danych
- Feature engineering
- Walidacja modeli
- Ensemble methods
- Clustering
- Redukcja wymiarowości
- Przetwarzanie tekstu
- Analiza obrazów
- Deployment modeli
- Optymalizacja wydajności
- Best practices w ML
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Justyna Kalbarczyk
+48 516 098 221
justyna.kalbarczyk@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
Formy realizacji szkolenia
Szkolenie stacjonarne
- Szkolenie w siedzibie klienta lub wskazanej lokalizacji
- Sala szkoleniowa wyposażona w niezbędny sprzęt
- Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
- Przerwy kawowe i lunch
- Bezpośrednia interakcja z trenerem
- Networking w grupie
- Ćwiczenia warsztatowe w zespołach
Szkolenie zdalne
- Wirtualne środowisko szkoleniowe
- Materiały w formie elektronicznej
- Interaktywne ćwiczenia online
- Breakout rooms do pracy w grupach
- Wsparcie techniczne podczas szkolenia
- Nagrania sesji (opcjonalnie)
Możliwość dofinansowania
Szkolenie może zostać sfinansowane ze środków publicznych w ramach:
- Krajowego Funduszu Szkoleniowego (KFS)
- Bazy Usług Rozwojowych (BUR)
- Projektów unijnych realizowanych przez PARP
- Programu Akademia HR (PARP)
- Regionalnych programów operacyjnych
W przypadku zainteresowania dofinansowaniem, nasz zespół pomoże w przygotowaniu wymaganej dokumentacji.
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!
Zaufali nam
Poznaj naszą firmę

Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Justyna Kalbarczyk
+48 516 098 221
justyna.kalbarczyk@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
FAQ — Często zadawana pytania
- Zaproszenie w formie one-pager’a z terminami
- Kick-off projektu
- Strategiczne przywództwo i myślenie
- Komunikacja i współpraca. Zarządzanie konfliktem
- Motywowanie, angażowanie i trudne decyzje w biznesie
- Zarządzanie zmianą i innowacjami. Przywództwo w kryzysie
- Budowa organizacji przyszłości
- Warsztat dobrych praktyk – retrospektywa; stworzenie spójnego programu dla średniego i niższego szczebla zarządzania























