Artificial Intelligence (AI) for Developers

• Rozumienie logiki i struktur programowania
• Doświadczenie z Python lub podobnymi językami programowania wysokiego poziomu
• Podstawowa znajomość algorytmów i struktur danych

Grupa docelowa

• Specjaliści od systemów IT
• Programiści chcący integrować sztuczną inteligencję
• Inżynierowie i menedżerowie techniczni badający rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji

Artificial Intelligence (AI) to zestaw technologii, które symulują inteligencję ludzką w maszynach i aplikacjach, umożliwiając bardziej inteligentne i elastyczne oprogramowanie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla programistów średniozaawansowanych, którzy chcą budować aplikacje zasilane sztuczną inteligencją za pomocą narzędzi i platform realnego świata.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje AI i uczenia maszynowego.
• Rozwijają funkcje AI za pomocą Python i popularnych bibliotek.
• Zastosować techniki AI w realnych projektach programistycznych.
• Ocenić modele i wdrożyć inteligentne usługi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboraoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Abym złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

• Co to jest AI i gdzie się je stosuje?
• AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
• Popularne narzędzia i platformy

Python dla AI

• Podstawy Python
• Używanie Jupyter Notebook
• Instalowanie i zarządzanie bibliotekami

Praca z danymi

• Przygotowanie i czyszczenie danych
• Używanie Pandas i NumPy
• Wizualizacja z Matplotlib i Seaborn

Podstawy Machine Learning

• Uczenie nadzorowane vs. Unsupervised Learning
• Klasyfikacja, regresja i klastrowanie
• Trenowanie, walidacja i testowanie modeli

Neural Networks i Deep Learning

• Architektura sieci neuronowych
• Używanie TensorFlow lub PyTorch
• Budowanie i trenowanie modeli

Język naturalny i Computer Vision

• Klasyfikacja tekstu i analiza sentymentu
• Podstawy rozpoznawania obrazów
• Pre-trenowane modele i transfer learning

Wdrażanie AI w aplikacjach

• Zapisywanie i ładowanie modeli
• Używanie modeli AI w API lub aplikacjach webowych
• Najlepsze praktyki testowania i utrzymania

Podsumowanie i następne kroki