Machine Learning to jeden z najszybciej rozwijających się rynków na świecie. Jest szeroko stosowany niemal wszędzie, prawdopodobnie używasz go dziesiątki razy każdego dnia, nie wiedząc o tym. W ostatnim dziesięcioleciu uczenie maszynowe pozwoliło nam zrobić kilka kroków naprzód w rozwoju technologii związanych z praktycznym rozpoznawaniem mowy, wykrywaniem obiektów, efektywnym przeszukiwaniem sieci, autonomicznymi robotami etc. W tym module poznasz teoretyczne podstawy ML i zdobędziesz praktyczną wiedzę potrzebną do zastosowania tych technik w wielu problemach. Nauczysz się projektować i stosować algorytmy uczenia maszynowego (z wykorzystaniem języka programowania Python).
Wprowadzenie do Machine Learning
JĘZYK PYTHON i R
- obliczenia numeryczne i programowanie w języku Python
- analiza statystyczna w języku R
- typy sieci neuronowych i ich zastosowanie
ŚRODOWISKO MS AZURE
- pisanie skryptów w języku programowania Python
- budowanie prostych modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem środowiska MS Azure
SAMODZIELNE PROJEKTY
- rozwiązanie wspierające analizę i przetwarzanie języka naturalnego
- rozwiązanie wspierające analizę i przetwarzanie Big Data
WYMAGANIA
WYKSZTAŁCENIE
- ukończone lub w trakcie kierunki studiów:
matematyka/statystyka/fizyka/ informatyka/
chemia teoretyczna/automatyka i robotyka/mechatronika/elektronika
i telekomunikacja/inżynieria biomedyczna - rozeznanie w tematach takich, jak: analiza matematyczna, algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka,logika matematyczna, metody numeryczne
DOŚWIADCZENIE
- znajomość zagadnień, związanych z obróbką danych m.in analityk danych, BI, statystyk, Big Data etc.
- wiedza związana z analizą i modelowaniem danych, BI, big data
- doświadczenie w programowaniu oraz znajomość technologii
POSIADANE UMIEJĘTNOŚCI
- znajomość języka angielskiego
- solidne podstawy programowania w przynajmniej jednym języku
- podstawy algebry liniowej
- podstawy analizy matematycznej (pochodne, funkcje wielu zmiennych, rachunek różniczkowy)
- podstawy rachunku prawdopodobieństwa i statystykiMile widziane: podstawy matematyki dyskretnej (teoria grafów), podstawy technologii chmurowych, podstawy obliczeń rozproszonych,umiejętność programowania w Pythonie i/lub R,podstawy data miningu i/lub big data.
Certyfikat Microsoft

Tego Cię nauczymy
Przedmiot / Opis | Egzamin | |
---|---|---|
180 | ||
Metody obliczeniowe w języku Python Poznasz podstawowe elementy języka Python (typy danych, operatory, pętle, instrukcje warunkowe, operacje wejścia/wyjścia) oraz rodzaje i przyczyny błędów numerycznych. Będziesz potrafił/a poprawnie formatować i dokumentować kod oraz rozwiązywać problemy. Zdobędziesz wiedzę o numerycznych metodach: interpolacji, rozwiązywania układów równań liniowych i nieliniowych, całkowania, podstawy metod Monte Carlo i rozwiązywania układów równań różniczkowych. | 40 | Introduction to Programming Using Python 98-381 |
Wprowadzenie do uczenia maszynowego Będziesz znać i rozróżniać klasyczne pojęcia uczenia maszynowego (zagadnienie klasyfikacji, regresji, klasteryzacji) oraz istotę przygotowywania danych do analizy. Zrozumiesz zagadnienia przeuczenia modelu uczenia maszynowego. Będziesz pracował/a w środowisku MS Azure do trenowania modeli. | 40 | |
Uczenie maszynowe i sieci neuronowe Będziesz znać metody uczenia maszynowego oraz struktur sieci neuronowych, rozumieć ich podstawy matematyczne oraz zastosowanie metod uczenia maszynowego do rzeczywistych problemów. Będziesz potrafił/a zaimplementować lub użyć z bibliotek standardowych algorytmy uczenia maszynowego. Pozyskasz umiejętność oceny rezultatów wybranych metod uczenia maszynowego. Poznasz potrzebę stosowania algorytmów uczenia maszynowego w problemach automatycznego rozumienia danych. Będziesz rozumiał/a konieczność dalszego rozwoju w kierunku tworzenia i używania metod uczenia maszynowego. | 30 | |
Przetwarzanie języka naturalnego Będziesz znać podstawowe metodyki i zagadnienia związane z NLP oraz techniki i narzędzia służące do przetwarzania języka naturalnego. Będziesz umiał/a zastosować w praktyce narzędzia i techniki do przetwarzania języka naturalnego. Zdobędziesz pogłębioną wiedzę w zakresie aktualnych kierunków rozwoju języków programowania stosowanych do budowy narzędzi wspomagania przetwarzania języka naturalnego. | 30 | |
Projektowanie i implementacja rozwiązań Big Data Będziesz posiadać pogłębioną wiedzę w zakresie efektywnego rozwiązywania problemów przetwarzania dużych zbiorów danych (Big Data) Zdobędziesz umiejętność przygotowania, realizacji i weryfikacji programów komputerowych przetwarzających dane w środowisku rozproszonym. Zdobędziesz oreinetację w aktualnych kierunkach rozwoju języków programowania stosowanych do budowy narzędzi wspomagania przetwarzania Big Data. | 40 |
PROGRAM
Cena modułu: 6300,00zł
(w tym podejścia do 2 egzaminów)
(w tym podejścia do 2 egzaminów)