Podstawy uczenia maszynowego w Python

Opis szkolenia:

Szkolenie techniczne skierowane do programistów, skupiające się na podstawowych metodach i narzędziach wykorzystywanych w uczeniu maszynowym. Uczestnicy poznają podstawy języka Python wraz z kluczowymi bibliotekami wykorzystywanymi w AI/ML (np. Pandas, Numpy, Tensorflow, Keras, XGBoost) oraz nauczą się korzystać z nich do tworzenia modeli uczenia maszynowego. Dowiedzą się także, jak przygotować dane do modelu oraz jak efektywnie oceniać jakość i skuteczność stworzonych modeli.

Główne korzyści dla uczestników:

Zdobycie solidnych podstaw w dziedzinie uczenia maszynowego, umożliwiających dalszy rozwój zawodowy w tej dziedzinie.
Praktyczne doświadczenie w pracy z kluczowymi narzędziami i bibliotekami Pythona stosowanymi w uczeniu maszynowym.
Umiejętność przygotowywania danych, budowania, trenowania i ewaluacji modeli uczenia maszynowego.
Zdobycie kompetencji w zakresie popularnych bibliotek takich jak Tensorflow, Keras, i XGBoost.
Zdolność do oceny jakości i skuteczności modeli uczenia maszynowego.
Praktyczne doświadczenie zdobyte podczas pracy nad projektem końcowym, które można zastosować w przyszłych projektach uczenia maszynowego.
Możliwość wymiany doświadczeń i dyskusji z innymi uczestnikami oraz ekspertami w dziedzinie uczenia maszynowego.

Wymagania wstępne:

Podstawowa wiedza z zakresu programowania:
- Znajomość podstawowych koncepcji programowania w dowolnym języku, choć zalecane jest pewne doświadczenie z Pythonem.
Zrozumienie podstaw matematycznych:
- Podstawowa wiedza z zakresu algebry, statystyki i rachunku różniczkowego i całkowego (opcjonalnie).
Znajomość języka angielskiego:
- Wiele materiałów i dokumentacji jest dostępnych wyłącznie w języku angielskim, więc zrozumienie technicznego angielskiego może być korzystne.