Praktyczne Wprowadzenie do AI
Kurs składa się z zestawu sześciu nagrań webinariów, każde trwające około 1,5 godziny. Przeznaczony jest dla szerokiego grona odbiorców, w tym dla osób, które chcą zbudować świadomość na temat sztucznej inteligencji (AI), zrozumieć jej istotę, sposób funkcjonowania oraz praktyczne zastosowania.
Dla kogo:
- Osób zainteresowanych tematyką sztucznej inteligencji, pragnących zrozumieć jej wpływ na codzienne życie oraz biznes.
- Specjalistów IT, programistów oraz naukowców, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę o narzędzia i technologie związane z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją.
- Przedsiębiorców i menedżerów, poszukujących sposobów wykorzystania AI do optymalizacji procesów biznesowych i generowania innowacyjnych rozwiązań.
- Absolwentów kierunków związanych z informatyką, matematyką, statystyką oraz naukami technicznymi, którzy chcą rozwijać swoje umiejętności w obszarze sztucznej inteligencji.
Cele i zawartość kursu:
- Poznanie podstawowych koncepcji związanych z AI, uczeniem maszynowym, data science oraz możliwych zastosowań.
- Zrozumienie wpływu sztucznej inteligencji na codzienne życie i świat biznesu.
- Zapoznanie się z najnowszymi trendami w dziedzinie sztucznej inteligencji.
- Świadomość etycznych aspektów związanych z rozwojem i wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
- Nabycie umiejętności korzystania z narzędzi i technologii z zakresu uczenia maszynowego.
- Praktyczne doświadczenie poprzez realizację projektów w różnych obszarach AI, takich jak uczenie maszynowe nadzorowane i nienadzorowane, głębokie uczenie oraz generatywne modele językowe.
- Zapoznanie się z podstawowymi technikami analizy danych oraz inżynierii cech, co jest niezbędne do skutecznego budowania modeli.
- Zdobycie umiejętności pracy z algorytmami regresji, klasyfikacji, grupowania oraz głębokimi sieciami neuronowymi.
- Zapoznanie się z podstawowymi technikami optymalizacji modeli, takimi jak optymalizacja hiperparametrów, regularyzacja i redukcja wymiarowości.
- Zrozumienie działania oraz wykorzystanie narzędzi i bibliotek takich jak GenAI, LLM oraz Transformers w praktyce.
Uczestnicy kursu zyskają kompleksowe zrozumienie tematu sztucznej inteligencji.
UWAGA: Dla lepszego zrozumienia treści i aspektów technicznych kursu wymagana podstawowa znajomość języka Python
Poznaj autora – Rosa Apostola
Ros pracuje jako Data Science Architect w firmie SoftwareOne, która dostarcza innowacyjne rozwiązania technologiczne dla firm z różnych sektorów gospodarki i z ponad 90 krajów. Swoją podróż związana z dziedziną sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego rozpoczął na studiach doktoranckich w AGH w Krakowie w 2016 roku. Od 7 lat swojej kariery pracuje nad różnorodnymi zastosowaniami komercyjnymi. Jego doświadczenie zawodowe obejmuje cały cykl pracy nad projektami – od zrozumienia problemu biznesowego, projektowania rozwiązań, przez etap treningu i strojenia modeli, aż po ich wdrożenie w środowisku produkcyjnym. Od ponad 4 lat aktywnie angażuje się w prowadzenie szkoleń i bootcampów z zakresu data science i machine learning w firmie Sages, żeby dzielić się wiedzą i doświadczeniem z innymi pasjonatami tego obszaru. W pracy skupia się szczególnie na dostosowywaniu najnowszych osiągnięć z obszaru sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów biznesowych klientów. Dodatkowo Rostyslav jest certyfikowanym specjalistą ds. uczenia maszynowego w chmurze (AWS, Azure).