Wprowadzenie do Machine Learning

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).

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.

Umiejętności

W trakcie modułu zdobędziesz umiejętność pisania skryptów w języku programowania Python. Nauczysz się budować proste modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem środowiska MS Azure. Samodzielnie będziesz potrafił/a rozwiązywać problemy na każdym etapie przygotowania i realizacji programów & projektów pod kątem przetwarzania języka naturalnego. Po zakończeniu modułu będziesz:

Pisać poprawnie sformatowane i udokumentowanie skrypty w Pythonie oraz rozwiązywać problemy pojawiające się podczas ich pisania

Posiadać umiejętność trenowania modeli uczenia maszynowego

oraz przetwarzania danych zapisanych w różnych formatach wejściowych do zbiorów uczących

Potrafić zaimplementować metody oceny poprawności działania algorytmów uczenia maszynowego dla wybranych zbiorów danych

Potrafić przygotować, realizować i weryfikować programy komputerowe napisane w języku Python przetwarzających język naturalny

Znać zaawansowane techniki i narzędzia służące do przetwarzania Big Data

Potrafić wykonać samodzielnie cały proces związany z wstępną obróbka danych budową modelu, integracji modelu z nowymi danymi

Certyfikat Microsoft

Introduction to Programming Using Python 98-381

Tego Cię nauczymy

Przedmiot / Opis	Liczba godzin	Egzamin
	Razem: 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)

Zadaj pytanie albo... Aplikuj!

Chcesz zapisać się na moduł: Wprowadzenie do ML?
Masz pytanie? Napisz do nas!