Szkolenie Machine Learning z Pythonem – kurs rozszerzony
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-34
- CZAS TRWANIA: 4 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 5050 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Zaawansowane szkolenie z uczenia maszynowego w języku Python, które dogłębnie przedstawia teoretyczne podstawy oraz praktyczne zastosowania ML. Program obejmuje szeroki zakres zagadnień, od klasycznych algorytmów po najnowsze trendy w dziedzinie uczenia maszynowego. Warsztaty łączą solidne podstawy teoretyczne z intensywnym komponentem praktycznym, pozwalając uczestnikom zdobyć wszechstronne umiejętności w obszarze ML.
Profil uczestnika
- Data Scientists rozwijający kompetencje ML
- Programiści specjalizujący się w AI/ML
- Analitycy danych przechodzący do ML
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze zajmujący się AI
- Architekci rozwiązań ML
Agenda
- Fundamenty uczenia maszynowego
- Matematyczne podstawy ML
- Probabilistyczne modele uczenia
- Optymalizacja i regularyzacja
- Ewaluacja i walidacja modeli
- Zaawansowane algorytmy ML
- Deep Learning i sieci neuronowe
- Ensemble Learning
- Transfer Learning
- Uczenie przez wzmacnianie
- Praktyczne aspekty ML
- Przetwarzanie danych wielkoskalowych
- Inżynieria cech
- Strojenie hiperparametrów
- Interpretacja modeli
- Wdrażanie rozwiązań ML
- MLOps i pipeline’y ML
- Monitoring modeli
- Skalowanie rozwiązań ML
- Zarządzanie cyklem życia modeli
Korzyści
Uczestnik zdobędzie dogłębną wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie uczenia maszynowego. Rozwinie umiejętność implementacji i optymalizacji zaawansowanych algorytmów ML w rzeczywistych projektach. Nauczy się efektywnie zarządzać całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego, od koncepcji po wdrożenie produkcyjne. Pozna najnowsze trendy i narzędzia w dziedzinie ML oraz ich praktyczne zastosowania. Będzie potrafił projektować i implementować skalowalne rozwiązania ML z uwzględnieniem najlepszych praktyk branżowych. Rozwinie umiejętności w zakresie interpretacji i wyjaśnialności modeli ML.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Zaawansowana znajomość Pythona
- Podstawy statystyki i rachunku prawdopodobieństwa
- Znajomość algebry liniowej
- Doświadczenie w analizie danych
Zagadnienia
- Teoria uczenia maszynowego
- Deep Learning
- Transfer Learning
- MLOps i wdrożenia
- Optymalizacja modeli
- Interpretacja wyników
- Przetwarzanie danych
- Inżynieria cech
- Monitoring modeli
- Skalowanie rozwiązań
- Cykl życia modeli ML
- Best practices w ML
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Klaudia Janecka
+48 539 064 686
klaudia.janecka@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
Klaudia Janecka
+48 539 064 686
klaudia.janecka@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























