Szkolenia
Kontakt

Sztuczna inteligencja – poziom średnio zaawansowany

Algorytmy uczenia maszynowego
    Czas trwania
    Godzina rozpoczęcia
    Stopień trudności

      Sztuczna inteligencja – poziom średnio zaawansowany

      Algorytmy uczenia maszynowego

      Opis szkolenia

      Szkolenie Sztuczna inteligencja – poziom średnio zaawansowany. Algorytmy uczenia maszynowego ma na celu zapoznanie uczestników z zaawansowanymi algorytmami uczenia maszynowego, w tym regresją, klasyfikacją, drzewa decyzyjne oraz technikami boostingu. Dodatkowo omówione zostaną techniki modelowania i oceny modeli AI, a także podstawy sieci neuronowych i ich praktyczne zastosowania w analizie danych.

      Poznaj program szkolenia AI

      Co zyskasz dzięki szkoleniu ?

      Cele szkolenia

      Szkolenie ma na celu zapoznanie uczestników z zaawansowanymi algorytmami uczenia maszynowego, w tym regresją, klasyfikacją, drzewa decyzyjne oraz technikami boostingu. Uczestnicy poznają również algorytmy genetyczne oraz ich zastosowanie w optymalizacji funkcji i rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych. Szkolenie obejmuje także logikę rozmytą, jej zastosowania w systemach decyzyjnych i sterowaniu oraz budowę systemów opartych na logice rozmytej. Dodatkowo omówione zostaną techniki modelowania i oceny modeli AI, a także podstawy sieci neuronowych i ich praktyczne zastosowania w analizie danych.

      Umiejętności

      Dzięki szkoleniu uczestnik :

      • Stosował zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja logistyczna, SVM, klasyfikacja drzewiastymi modelami oraz boosting.
      • Analizował i implementował metody klasteryzacji, w tym algorytmów k-means i DBSCAN, do grupowania danych.
      • Projektował i optymalizował algorytmy genetyczne, obejmujące selekcję, krzyżowanie i mutację w kontekście rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.
      • Budował systemy opartena logice rozmytej, uwzględniając zbiory rozmyte, funkcje przynależności oraz operatory rozmyte.
      • Przeprowadzał oceny modeli AI, wykorzystując walidację krzyżową oraz metryki takie jak accuracy, precision, recall i F1-score.
      • Dostosowywał hiperparametry modeli, w celu poprawy ich skuteczności i wydajności.
      • Tworzył oraz trenował sieci neuronowych, w tym perceptrony i modele feedforward, do analizy obrazów i tekstów
      Czy to szkolenie jest dla Ciebie ?

      Profil uczestników

      Szkolenie jest przeznaczone dla specjalistów z obszaru analizy danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, którzy posiadają już podstawową wiedzę w tych dziedzinach i chcą rozwijać swoje umiejętności w zakresie zaawansowanych algorytmów AI. Jest skierowane do analityków danych, inżynierów uczenia maszynowego, programistów oraz badaczy, którzy pracują nad modelowaniem predykcyjnym, optymalizacją i automatyzacją procesów decyzyjnych. 

      Przygotowanie uczestników

      Uczestnicy powinni posiadać wiedzę zdobytą na szkoleniu „Sztuczna inteligencja – poziom podstawowy” lub podstawową znajomość uczenia maszynowego, obejmującą klasyczne algorytmy nadzorowane i nienadzorowane oraz podstawowe metody analizy danych. Wskazana jest umiejętność programowania w języku Python, w szczególności korzystania z bibliotek takich jak NumPy, pandas, scikit-learn czy TensorFlow/PyTorch na poziomie podstawowym. Przydatna będzie także wiedza z zakresu statystyki i algebry liniowej, obejmująca pojęcia takie jak regresja, macierze, funkcje kosztu oraz optymalizacja gradientowa. Dodatkowo zaleca się wcześniejsze doświadczenie w pracy z danymi, np. w analizie biznesowej, nauce o danych lub modelowaniu predykcyjnym.

      Czas trwania

      Przed nami:

      • 3 dni, 24 godziny szkoleniowe
      Szczegółowy program szkolenia

      Szczegółowy program szkolenia

      Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego

      • Modele regresji (regresja logistyczna, SVM).
      • Klastryzacja (k-means, DBSCAN).
      • Drzewa decyzyjne, lasy losowe, gradient boosting.

      Algorytmy genetyczne

      • Zaawansowane techniki selekcji, krzyżowania i mutacji.
      • Implementacja algorytmów genetycznych do optymalizacji funkcji.
      • Przykłady zastosowań w zadaniach optymalizacyjnych: optymalizacja portfela, rozwiązywanie równań różniczkowych.

      Logika rozmyta (Fuzzy Logic)

      • Podstawy logiki rozmytej: zbiory rozmyte, funkcje przynależności, operatory rozmyte.
      • Zastosowanie logiki rozmytej w systemach decyzyjnych, automatyce, sterowaniu.
      • Budowa systemu rozmytego (fuzzy inference systems).

      Modelowanie i ocena modeli AI

      • Podstawy walidacji krzyżowej.
      • Metriki oceny modeli (accuracy, precision, recall, F1 score).
      • Optymalizacja hiperparametrów.

      Sieci neuronowe

      • Wprowadzenie do perceptronów, sieci feedforward.
      • Proces trenowania sieci neuronowych.
      • Zastosowania sieci neuronowych: rozpoznawanie obrazów, tekstów.

      Podsumowanie i dalszy rozwój

      Metoda realizacji szkolenia

      Szkolenie będzie realizowane w formie warsztatowej, łączącej teorię z praktycznymi ćwiczeniami. Uczestnicy wezmą udział w interaktywnych prezentacjach, które w przystępny sposób wprowadzą ich w kluczowe zagadnienia sztucznej inteligencji. Warsztaty praktyczne, realizowane na komputerach, pozwolą na budowanie i testowanie prostych modeli AI przy użyciu narzędzi takich jak Python i Jupyter Notebook. Dodatkowo przewidziane są dyskusje grupowe, studia przypadków oraz zadania indywidualne, aby uczestnicy mogli zastosować zdobytą wiedzę w praktycznych scenariuszach. Całość będzie prowadzona w atmosferze otwartej współpracy, z możliwością konsultacji z trenerem.

      POBIERZ PROGRAM W PDF

      W ramach szkolenia zapewniamy

      W ramach szkolenia zapewniamy

      • komplet materiałów szkoleniowych
      • certyfikat potwierdzający udział w kursie
      • pełna obsługa cateringowa (dla szkoleń stacjonarnych)
      Ścieżka rozwoju
      • Sztuczna inteligencja – poziom zaawansowany I
      • Sztuczna inteligencja – poziom zaawansowany II
      • Sztuczna inteligencja – poziom ekspercki
      • Sztuczna inteligencja – przygotowanie do tworzenia projektów

      Podobne szkolenia