Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Piotr Szajowski

Obierz kurs na... machine learning! Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwiązać właśnie z użyciem uczenia maszynowego. Można dzięki niemu wyszukiwać zdjęcia, na których znajdują się te same lub podobne obiekty, klasyfikować teksty z danej dziedziny, szacować, jak potoczy się kariera absolwenta szkoły i jaki kolejny produkt klient umieści w koszyku. Rozwiązania takich problemów są źródłem budowania wartości właściwie w każdej branży, w której nastąpiła już choćby minimalna cyfryzacja. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pomoże Ci zorientować się w najważniejszych kwestiach dotyczących uczenia maszynowego i poznać techniki budowania praktycznych modeli, pozwalających swobodnie poruszać się w dużych zbiorach danych i wyłuskiwać z nich potrzebne informacje. Wgryź się w podstawy uczenia maszynowego i wykorzystaj je już dziś — ta rewolucja dzieje się naprawdę! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Zainstalujesz i skonfigurujesz środowisko Anaconda. Nauczysz się korzystać z Google Colaboratory. Poznasz dobre praktyki w uczeniu maszynowym (w tym metody projektowe). Zobaczysz, jak wygląda wczytywanie danych i manipulowanie nimi za pomocą biblioteki Pandas. Wykorzystasz modele zaimplementowane w bibliotece Scikit-Learn (sklearn) do rozwiązania problemów:  klasyfikacji,  regresji,  redukcji wymiaru,  poszukiwania skupień. Zbudujesz modele sieci neuronowych w bibliotece Keras/Tensorflow (w tym modele sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych). Sprawdzisz, jak wykorzystać biblioteki MLextend do analiz asocjacji. W kolejnych krokach opanujesz technikę transfer learningu, dokonasz optymalizacji hiperparametrów modeli i odkryjesz, jak działa konteneryzacja rozwiązań z użyciem Dockera. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek zakończysz na poziomie podstawowym, ale Twoja wiedza zwiększy się zdecydowanie. Bezpośrednio dzięki umiejętnościom zdobytym w czasie kursu będziesz potrafił zbudować takie rozwiązania jak: klasyfikator obrazów (na przykład rozpoznający, że na obrazie z kamery bezpieczeństwa pojawił się jakiś konkretny obiekt), klasyfikator tekstów (na przykład pozwalający zaklasyfikować wiadomości do odpowiedniej kategorii), model do prognozy zjawisk obserwowanych w czasie (na przykład prognozujący liczbę samochodów, które przejeżdżają dany odcinek drogi), model mierzący różne wartości liczbowe na podstawie obrazów (na przykład taki, który jest w stanie stwierdzić, jak bardzo nachylony jest obiekt znajdujący się na zdjęciu), model pozwalający wyszukiwać obiekty o podobnych cechach (na przykład zdjęcia zawierające podobne obiekty). Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwojem narzędzi big data, usług chmurowych i stopniowym zwiększaniem mocy obliczeniowej nawet komputerów klasy PC coraz szybciej przekształca branżę IT. Dzięki temu, że należące do niej wielkie firmy udostępniły na zasadach open source wiele narzędzi i bibliotek, które pozwalają na szybkie i sprawne budowanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, rozwój tej dziedziny przyspiesza jeszcze bardziej. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pozwoli Ci odkryć najważniejsze techniki uczenia maszynowego i dostosować modele do Twoich celów. Oprócz przykładów zastosowania klasyfikacji z użyciem płytkiego i głębokiego uczenia maszynowego oraz zastosowania regresji znajdziesz tu przykłady uczenia nienadzorowanego, optymalizacji hiperparametrów oraz konteneryzacji wytrenowanych modeli za pomocą Dockera. Przyjmij zaproszenie do świata AI! Trudno określić, jak będzie się rozwijać uczenie maszynowe w przyszłości, jednak pewne jest, że przynajmniej w najbliższych latach będzie to dziedzina znajdująca coraz więcej praktycznych zastosowań. Zaobserwować można postępującą „demokratyzację” uczenia maszynowego — narzędzia stają się coraz łatwiejsze w użyciu, dostępne są już wytrenowane modele, które dzięki technice transfer learningu łatwo jest zaprząc do rozwiązywania własnych problemów, a usługi chmurowe, oferujące możliwość użycia komputerów o dużej mocy obliczeniowej, mają na tyle przystępne ceny, że każda firma czy nawet osoba prywatna może sobie pozwolić na korzystanie z tych narzędzi. To wszystko powoduje, że wiele osób pragnie jak najszybciej poznać techniki związane z uczeniem maszynowym i ze sztuczną inteligencją. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek to najlepszy wstęp do praktycznego zastosowania metod zdecydowanie ułatwiających pracę z dużymi zbiorami danych. Po tym kursie już nigdy nie będziesz musiał ręcznie szukać igły w stogu siana. Tylko dla wtajemniczonych W 2020 roku firma OpenAI udostępniła API do modelu GPT-3, którego najobszerniejsza wersja zawiera przeszło 170 miliardów parametrów (dla porównania: modele omawiane podczas szkolenia Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek mają maksymalnie kilkadziesiąt milionów parametrów). Okazuje się, że tak duży model, wytrenowany na ogromnym zbiorze tekstów, zaczyna mieć już pewne cechy, których spodziewać by się można po przyszłych modelach „ogólnej sztucznej inteligencji” — potrafi rozwiązywać zadania, do których nie został bezpośrednio wytrenowany. Jego możliwości są oczywiście nadal bardzo dalekie od możliwości ludzkiego mózgu, jednakże jego potencjalne praktyczne zastosowania są przeogromne, wręcz przełomowe. Obecnie dostęp do modelu GPT-3 jest możliwy jedynie przez API udostępniane beta testerom, ale gdy tylko dostęp ten stanie się powszechny, warto poeksperymentować z tym modelem i sprawdzić jego działanie.     Jak zrozumieć działanie modeli klasyfikacji w Pythonie?    

Mały programista. Kurs video. Programowanie gier w Scratch 2.0

Agnieszka Borkowska

Kurs online Scratch 2.0, czyli programowanie gier dla najmłodszych Scratch to język programowania oraz środowisko programistyczne obdarzone fantastycznymi zaletami: jest proste w nauce, przejrzyste, zabawne i pozwala na stworzenie konkretnych, działających programów w zaledwie kilku krokach. Co więcej, projekty powstałe w Scratchu są bardzo efektowne, a polecenia w formie kolorowych klocków dają się łatwo i logicznie powiązać w ciągi prowadzące do uzyskania zamierzonych celów. Scratch genialnie wprowadza dzieci w wieku od ośmiu do szesnastu lat (a także dorosłych laików) w świat programowania. Dzięki niemu można dogłębnie poznać i zrozumieć strukturę programu, zobaczyć, jak łączyć ze sobą różne polecenia. To jednak nie wszystko, co oferuje kurs Mały programista. Co Cię czeka podczas szkolenia Mały programista? Podczas kolejnych lekcji kursu internetowego Scratch nauczysz się korzystać z poleceń i bibliotek. Odkryjesz, jak łączyć polecenia w większe skrypty i kompletne programy. Dowiesz się, jak pracować z duszkiem i zmieniać jego kostiumy, a także dodawać duszki i wątki oraz zapisywać efekty pracy. Zobaczysz, jak poruszać duszkiem na scenie oraz używać współrzędnych i zmiennych. Poznasz instrukcję Jeżeli oraz pętlę Powtarzaj aż. Sprawdzisz, jak działają polecenia graficzne i dźwiękowe, jak obsługiwać komunikaty, a ponadto oswoisz się ze zdarzeniami. Po ukończeniu kursu będziesz w stanie pisać programy wykonywane liniowo, wielowątkowe, interaktywne i z instrukcjami sterującymi — czyli własne gry różnego typu, grafiki i animacje — oraz dodawać do nich dźwięk i muzykę. Kurs online programowania Scratch 2.0 kochają dzieci i rodzice — dzięki niemu mogą się razem bawić i uczyć. Spróbuj napisać własne atrakcyjne gry i poczuj się jak prawdziwy mistrz! Wybierz kurs internetowy Scratch i do dzieła! W naszej ofercie znajdziesz także inne kursy video dla dzieci.

Mały szachista. Kurs video. Poziom pierwszy. Nauka gry w szachy dla dzieci

Wiktor Lech

Nauka gry w szachy dla dzieci online Szachy to gra, która rozwija logiczne myślenie i umiejętność analizy strategicznej. To także zabawa towarzyska, pozwalająca miło spędzić czas. Jeśli Twoje dziecko pokocha szachy i będzie w nie systematycznie grać, szybko zauważysz pozytywne efekty tej pasji. Lepsza koncentracja, kreatywne myślenie, rozwój intelektualny i odpowiedzialność za własne decyzje — to tylko niektóre korzyści płynące z gry w szachy. Jeśli chcesz zachęcić swoje dziecko do zainteresowania się szachami, podaruj mu ten kurs video. Mały szachista. Kurs video. Poziom pierwszy. Nauka gry w szachy dla dzieci to szkolenie prowadzone przez wybitnego instruktora szachowego, który nie tylko potrafi zainteresować dzieci grą, lecz także przekazać im wiedzę w sposób jasny, prosty i skuteczny. Szachy i nauka gry dla dzieci online Kurs nauki szachów dla dzieci jest przeznaczony dla dzieci w wieku od siedmiu do dwunastu lat, mających nikłe lub żadne pojęcie o grze w szachy. W trakcie szkolenia dziecko pozna podstawowe zasady gry w szachy oraz zrozumie, na czym polega szachowanie i matowanie. Nauczy się patrzeć na partie jak prawdziwy szachista, odkryje mocne i słabe strony figur na szachownicy i zacznie koordynować ruchy całej swojej armii. Ponadto dowie się więcej o punktach szachowych, zbijaniu bierek przeciwnika i konkretnych sposobach matowania króla. Sprawdzi, na czym polega przewaga pozycyjna i mat szewski, oraz opanuje zasady przeprowadzania ataku z zaskoczenia. Odkryje także różne inne zalety gry, dowie się, jak grać z przeciwnikiem oraz z komputerem, nauczy się kreatywnie myśleć i szybko analizować problemy... nie tylko szachowe. Ukończenie kursu pozwoli dziecku swobodnie poruszać się po szachownicy i z przyjemnością oddawać się tej rozrywce. Nauka szachów dla dzieci nie musi być trudna. Sprawdź! Polecamy także kursy Minecraft dla dzieci dostępne w naszej ofercie.

Matematyka a programowanie. Kurs video. Od pojęcia liczby po płaszczyznę zespoloną w Pythonie

Karol Kurek

Obierz kurs na... matematyczne podstawy programowania Matematyka? Brr! A po co? Po co wracać do czasów szkolnych — godzin spędzonych nad niekończącymi się zadaniami domowymi? Po co rozdrapywać stare rany i przypominać sobie koszmar tkwienia pod tablicą tylko z kredą w dłoni, gdy przeciw sobie miało się wzór nie do wyprowadzenia...? W jakim celu dorosły, samodzielny programista miałby z własnej woli raz jeszcze otwierać drzwi z napisem „matma” i wkraczać do pomieszczenia, w którym czyhają na niego liczby niewymierne i zespolone, ułamki łańcuchowe albo nawet logarytmy? Prawdą jest, że dobry programista nie musi świetnie znać matematyki — tak jak dobry kierowca nie jest zobowiązany do poznania budowy samochodu. Jeśli jednak uczyni ten wysiłek i dowie się, z jakich elementów składa się silnik i jak działa skrzynia biegów, uzbroi się w wiedzę, która w razie awarii może okazać się bezcenna. Każdy praktyk programowania na pewnym etapie kariery zawodowej zostaje zmuszony do powrotu do korzeni. Prędzej czy później staje przed problemem, którego nie można rozwiązać inaczej, jak tylko sięgając po wiedzę z dziedziny matematyki. Ciebie też to czeka. Warto się na to zawczasu przygotować i uzmysłowić sobie zależność, jaka istnieje między programowaniem, algorytmem a czystą matematyką. Dzięki naszemu kursowi video powrócisz do świata matematyki, przypomnisz sobie to, o czym była mowa w szkole, a nawet poszerzysz wiedzę o te zagadnienia spoza programu, które będą przydatne właśnie Tobie — programiście. Twoim przewodnikiem w tej nieco sentymentalnej podróży będzie Python, trzeci pod względem popularności język programowania, którego rola w segmencie data science oraz big data wciąż rośnie. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Dzięki temu kursowi wideo między innymi: Przypomnisz sobie, czym są liczby rzeczywiste. Zrozumiesz zasady działania algorytmów. Nauczysz się operować na funkcjach. Dowiesz się, czym są liczby zespolone. Poznasz najpiękniejszy wzór matematyki. Co więcej... Przetestujesz odświeżoną i zdobytą wiedzę matematyczną w praktyce — w pracy z językiem Python. Matematyka a programowanie. Kurs video. Od pojęcia liczby po płaszczyznę zespoloną w Pythonie kończy się na poziomie podstawowym, na etapie zrozumienia podstaw zagadnień matematycznych, które są ważne we współczesnej informatyce. Dzięki temu po odbyciu kursu będziesz w stanie samodzielnie rozwiązywać zaawansowane problemy matematyczne, z jakimi z pewnością spotkasz się w praktyce zawodowej. Matematyka — od teorii do praktyki Czyli „ale po co mi to?” raz jeszcze... Otóż podstawowym zagadnieniem programistycznym jest realizacja algorytmu (znanego wcześniej lub tworzonego tuż przed rozpoczęciem programowania) i rzadko zdarza się, by nie było to powiązane z pewnymi elementarnymi zagadnieniami matematycznymi — dlatego ich pogłębienie z pewnością pomoże osobie zajmującej się wykonaniem dowolnego, nawet bardziej skomplikowanego algorytmu. Na przykład w programowaniu gier przydatna okazuje się wiedza o funkcjach trygonometrycznych lub liczbach zespolonych. Matematykę można także zaprząc do sprawdzenia czasochłonności programu oraz do ochrony przed popełnianiem podstawowych błędów programistycznych. Pewne nieskomplikowane obliczenia warto też wykorzystać do optymalizacji własnych algorytmów. 75 zadań wypełnionych treścią Nasz kurs matematyki dla programistów jest podzielony na 75 lekcji uszeregowanych w 5 blokach tematycznych. Na początek zajmiemy się liczbami rzeczywistymi — systemami: dziesiętnym, dwójkowym i szesnastkowym, ułamkami dziesiętnymi oraz zwykłymi, zdaniami i spójnikami logicznymi w matematyce; oczywiście wszelkie operacje będziemy wykonywać w Pythonie. W rozdziale drugim, poświęconym algorytmom, poznamy między innymi instrukcję warunkową if, pętle i ciągi, zastanowimy się nad problemem Collatza i rozwiążemy równanie diofantyczne. Potem przejdziemy do funkcji, ich różnych rodzajów i wykresów. Pochylimy się także nad problemem 8 wież i 8 hetmanów. W części czwartej szkolenia w zagadnienie liczb zespolonych wprowadzą nas sinusy i cosinusy, a dalej pojawią się wielomiany, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb zespolonych. Ostatni rozdział jest poświęcony najpiękniejszemu wzorowi matematyki. Przybliżą nas do niego liczba pi oraz liczba e. Poznamy logarytmy i ułamki łańcuchowe i wreszcie: wzór Eulera. W podsumowaniu kursu zastosujemy zdobytą wiedzę do rozwiązania zadań elementarnych. „Nie przejmuj się, jeżeli masz problemy z matematyką. Zapewniam cię, że ja mam jeszcze większe”. Albert Einstein

Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science

Oleg Żero

Obierz kurs na... wsparcie, jakie matematyka oferuje programiście Niewiele dziedzin wiedzy bazujących na starej, dobrej matematyce rozwija się dziś tak szybko, jak informatyka. Jednocześnie tradycyjna matematyka i nowoczesne programowanie wiążą się ze sobą nierozerwalne w wielu obszarach naszego życia, na które wpływ ma rozwój technologii. Matematyka nie tylko oferuje sposoby modelowania, wyrażania i przewidywania zjawisk, ale również stanowi fundament i wsparcie dla innych dziedzin technicznych. Dla informatyki i programowania jest niczym instrukcja obsługi, teoretyczny spis zasad działania urządzeń zwanych komputerami. Razem - matematyka i informatyka - stanowią duet, w którym obie wzajemnie się wspierają, oferując nowe możliwości rozwiązywania problemów. Z powyższego wynika jasno: kto chce być wybitnym programistą, zdolnym do zmagania się z najpoważniejszymi problemami branży, ten musi się bliżej zapoznać z matematyką. Opanować jej fundamentalne prawa - te same, na których bazuje informatyka. Być w stanie zaimplementować matematyczne równania w najpopularniejszych językach programowania, takich jak Python, i otworzyć dzięki temu szeroko drzwi do efektywnego korzystania z programistycznych narzędzi i bibliotek. Rozwinąć swoje rozumienie matematyki, matematyczne myślenie i wyobraźnię po to, by móc na ich bazie kreować nowe, inspirujące rozwiązania w developmencie i data science. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki naszemu kursowi: Zrozumiesz związek pomiędzy abstrakcyjnymi pojęciami matematycznymi i praktycznymi możliwościami ich wykorzystania Pogłębisz swoją matematyczną wyobraźnię Będziesz w stanie organizować i optymalizować kod obliczeniowy pod kątem wydajności i spójności Zaczniesz stosować fundamentalne prawa matematyki do rozwiązywania problemów w różnych obszarach: od finansów po przetwarzanie sygnału Poznasz przydatne przy obliczeniach standardowe narzędzia z ekosystemu Pythona, takie jak numpy, scipy, pandas, sympy i matplotlib Co więcej... Dzięki zestawowi ćwiczeń demonstracyjnych jeszcze lepiej zrozumiesz takie pojęcia jak równanie różniczkowe, przestrzenie wektorowe, całka, model statystyczny czy transformata Fouriera Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science kończy się na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym. Stopień zaawansowania zależy od Ciebie - Twojego zaangażowania i gotowości do adaptowania zasad matematyki w informatyce. Kurs daje świetne podstawy do dalszej samodzielnej pracy i rozwoju. By w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba mieć wiedzę matematyczną na poziomie kandydata na studia i opanowane podstawy Pythona. Przed uruchomieniem kursu sprawdź, czy w swoim komputerze masz działający system operacyjny Linux i zainstalowane środowisko Pythona. Praktyczna strona matematyki i... informatyki Ten kurs jest kontynuacją szkolenia Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science i stanowi jego rozszerzenie poprzez nacisk na stronę praktyczną. Został podzielony na osiem rozdziałów, które zawierają wiedzę z najistotniejszych obszarów matematyki stosowanej w kontekście użyteczności w dziedzinach technicznych. W rozdziałach znalazły się ćwiczenia (łącznie 15) o charakterze zarówno demonstracyjnym, jak i zadaniowym. Ich celem jest pomóc Ci w dogłębnym zrozumieniu kluczowych koncepcji matematycznych, także w odniesieniu do praktycznych zastosowań.

Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science

Oleg Żero

Podstawy matematyki w data science - kurs online dla Ciebie Matematyka. Tak, to ją mamy na myśli, gdy mówimy „królowa nauk”. Tytuł ów słusznie się matematyce należy - bazują na niej bowiem inne nauki ścisłe, nie obejdą się bez niej nauki przyrodnicze, a przede wszystkim stanowi ona podstawę wielkiej dziedziny naukowej i działalności gospodarczej związanej z gromadzeniem, przetwarzaniem i analizowaniem informacji. W skrócie: informatyki. W szkole można nie kochać całkowania i różniczkowania, można nie być fanem rachunku prawdopodobieństwa, można nie do końca rozumieć, czym są pochodne, ale potem, w życiu zawodowym, często się okazuje, że do matematyki jako języka służącego opisowi rzeczywistości wciąż się wraca i korzysta z niej dla uporządkowania pewnych spraw, umiejscowienia ich w odpowiednich kontekstach czy po prostu wykonania niezbędnych obliczeń. Owszem, są dostępne liczne biblioteki oferujące w wielu wypadkach gotowe rozwiązania pewnych problemów. Jednakże bez znajomości matematyki trudno będzie Ci wyjść poza sztywne ramy ugruntowanych już rozwiązań, nie mówiąc o dalszym rozwoju Twojej kariery. Szczególnie intensywnie z mocy matematyki korzystają na co dzień specjaliści operujący w tzw. branżach technicznych - od inżynierów, przez programistów, po specjalistów do spraw data science i sztucznej inteligencji. Kto swobodniej operuje matematyką, tym uniwersalnym i ponadczasowym językiem komunikacji, temu łatwiej jest zrozumieć wiele kwestii praktycznych, szybko oszacować sensowność i opłacalność proponowanych kierunków działania, a także uczyć się kolejnych nowych technologii. Technologii, które coraz szybciej przemijają... Tymczasem matematyka nie przemija. Matematyka trwa. Była, jest i będzie zawsze. Co Cię czeka podczas naszego kursu matematyka dla programistów? Z naszym kursem video z podstaw matematyki dla programistów: zrozumiesz związki pomiędzy różnymi działami matematyki nauczysz się wyrażać i przedstawiać problem na sposób matematyczny, poprzez użycie odpowiednich narzędzi, koncepcji i symboli pojmiesz podstawowe założenia i ograniczenia niektórych metod modelowania, takich jak równania różniczkowe lub modele probabilistyczne wykształcisz w sobie intuicję matematyczną - zrozumiesz istotę pewnych matematycznych narzędzi, pojmiesz, dlaczego działają i kiedy mogą być pomocne poznasz podstawy przetwarzania sygnałów i rolę transformaty Fouriera zrozumiesz język analizy matematycznej i koncepcji takich jak pochodna, różniczka, całka i gradient opanujesz istotę podstaw algebry liniowej, działań na wektorach i macierzach, a także innych operacjach w wielowymiarowych przestrzeniach dowiesz się, czym się zajmuje współczesna statystyka i jakie są zasady wnioskowania probabilistycznego będziesz działać na testach statystycznych przyswoisz istotę i zastosowanie modeli opartych na równaniach różniczkowych, probabilistycznych i łączących obie te cechy Co więcej... dzięki udziałowi w tym kursie video zyskasz szansę zrozumienia tego, co zawsze chciałeś w pełni pojąć w szkole albo na studiach, ale po prostu nigdy nie udało Ci się trafić na odpowiednio dobrego nauczyciela Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science zabierze Cię w podróż przez trzy wielkie działy matematyki, na które poświęca się minimum sześć semestrów studiów na kierunkach ścisłych! Po szkoleniu Twoja wiedza matematyczna będzie na poziomie średnio zaawansowanym lub zaawansowanym - w zależności od tego, jak wiele informacji będziesz w stanie przyswoić i ilu z nich będziesz potrzebować w swojej codziennej pracy. Nauka dla ludzi z rozwiniętą intuicją Nasz kurs skupia się na przedstawieniu matematyki jako uniwersalnego języka, za pomocą którego można opisać dany problem w różny sposób i z rozmaitych punktów widzenia. Celem szkolenia jest nauczenie Cię intuicyjnego myślenia na sposób matematyczny, co pozwoli Ci w przyszłości sięgać do niej zawsze, gdy w Twoim życiu zawodowym lub prywatnym pojawi się problem do rozwiązania albo zagadnienie, z którym po prostu trzeba się będzie zmierzyć przy użyciu liczb, równań i wykresów. Po kursie powinieneś być w stanie matematycznie rozwiązywać konkretne problemy i wiedzieć, gdzie szukać odpowiednich przykładów. Rachunek prawdopodobieństwa nie będzie dla Ciebie wyzwaniem, co więcej, zaczniesz kojarzyć związki między różnymi, pozornie kompletnie odmiennymi zdarzeniami i rzeczami. Wreszcie - udział w szkoleniu przygotuje Cię do modelowania niektórych spodziewanych zjawisk, co ułatwi Ci radzenie sobie z wyzwaniami bliższej i dalszej przyszłości. Brzmi futurystycznie? Pewnie. Bo matematyka to język przyszłości! Sprawdź także kursy tworzenia gier dostępne w naszej ofercie.

Matematyka w grach i grafice 3D. Kurs video. Algebra liniowa

Wojciech Sterna

Obierz kurs na... matematykę 3D niezbędną w projektowaniu gier i aplikacji Solidna znajomość matematyki trzech wymiarów jest koniecznością dla każdego programisty zajmującego się grami video lub innymi aplikacjami wyświetlającymi grafiki 2D lub 3D. Jeśli chcesz ją lepiej poznać albo po prostu przypomnieć sobie pewne zagadnienia z tego obszaru, polecamy Ci ten kurs. Zgłębisz z nim fundamentalne tematy, które razem tworzą poddziedzinę matematyki zwaną algebrą liniową. W szkoleniu położono nacisk na praktykę, spodziewaj się jednak także niezbędnej teorii, omówienia wzorów i równań, których znajomość pozwoli Ci właściwie zrozumieć tło matematyczne stojące za omawianymi zagadnieniami. Przykładowe programy zostały napisane z użyciem silnika Unity 3D ze względu na jego powszechność i łatwość użycia, ale znaczna większość prezentowanych informacji jest niezależna od silnika i znajdzie zastosowanie w pracy z każdą technologią 3D. Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia pojęcia macierzy. Następnie omawiane są transformacje, początkowo jednak w oderwaniu od macierzy. Dopiero po przejściu przez ogólne tematy dotyczące transformacji oba zagadnienia zostają połączone po to, by zaprezentować ich szerokie zastosowanie w matematyce 3D. Przedstawione zostaną macierze obrotu, system skala-rotacja-translacja, hierarchie transformacji, a także macierze kamery i projekcji. Słuchając tej części kursu, dowiesz się na przykład, jaką drogę pokonują punkty w 3D, zanim trafią na dwuwymiarowy ekran monitora. Obok macierzy obrotu w procesie projektowania obrotów w trzech wymiarach stosowane są kwaterniony i to na nich skupimy się w dalszej kolejności. Zestawimy też ze sobą kąty Eulera, macierze i kwaterniony, aby poznać mocne i słabe strony każdej z tych reprezentacji. Na koniec powiemy jeszcze o jednej z największych zalet kwaternionów - sferycznej interpolacji liniowej - a także o problemie gimbal lock. Uwaga! Jeśli interesuje Cię tworzenie gier "na rympał", stosowanie przypadkowych gotowców i składanie z nich niestabilnego trolla, to ten kurs nie jest dla Ciebie. Jeśli jednak chcesz zrozumieć sposób, w jaki powstają prawdziwe technologie 3D - odpal szkolenie i dowiedz się wszystkiego, co jest niezbędne, by tworzyć dobre projekty gier 3D. Szkolenie Matematyka w grach i grafice 3D. Kurs video. Algebra liniowa kończy się na poziomie podstawowym/średnim. Przedstawione informacje stanowią solidne fundamenty dla warsztatu matematycznego, jaki powinien mieć każdy, kto zajmuje się programowaniem gier video i jakiejkolwiek technologii 3D.

Matematyka w grach i grafice 3D. Kurs video. Analiza matematyczna

Wojciech Sterna

Obierz kurs na... algebrę liniową, niezbędną w projektowaniu grafiki 2D i 3D Solidna znajomość poddziedziny matematyki zwanej analizą matematyczną jest obowiązkowa dla każdego programisty zajmującego się grami video czy innymi aplikacjami wyświetlającymi grafiki 2D lub 3D. Jeśli chcesz poznać jej tajniki, sięgnij po nasz kurs. Obejmuje on podstawy pochodnych i całek. Brzmi jak prosto ze szkolnej ławki? Bez obaw – teorię, wzory i równania ograniczymy do niezbędnego minimum, głównie zajmiemy się praktyką. Definiowania będzie tylko tyle, ile potrzeba, by zrozumieć matematyczne tło stojące za omawianymi zagadnieniami. W kursie duży nacisk kładziemy na temat pochodnych funkcji. Zaczniemy od wyjaśnienia, czym jest pochodna, wprowadzimy jej formalną definicję i omówimy, jak obliczyć ją numerycznie i analitycznie. Dalej powiemy o zastosowaniach pochodnej w rozwiązywaniu pewnej klasy problemów optymalizacyjnych. Na koniec skupimy się na pochodnej funkcji parametrycznej, dzięki czemu poznamy sposób wyznaczania wektorów stycznych i normalnych na figurach i kształtach geometrycznych. Druga kluczowa kwestia to odwrotne pochodnej, czyli całki. Zastanowimy się nad koncepcją całki. Dowiemy się, w jaki sposób oblicza się ją numerycznie i analitycznie. Zakończymy omówieniem solidnego przykładu zastosowania całek w programowaniu grafiki 3D. Uwaga! Przykładowe programy zostały napisane z użyciem silnika Unity 3D ze względu na jego powszechność i łatwość użycia. Jednak znaczna większość prezentowanych informacji jest niezależna od silnika i znajdzie zastosowanie w pracy z każdą technologią 3D. Szkolenie pt. Matematyka w grach i grafice 3D. Kurs video. Analiza matematyczna kończy się na poziomie podstawowym/średnim. Przedstawione informacje stanowią solidne fundamenty dla warsztatu matematycznego, jaki powinien mieć każdy, kto zajmuje się programowaniem gier video i jakiejkolwiek technologii 3D. Uczestnik wyniesie z kursu wiedzę na temat istoty i znaczenia analizy matematycznej w programowaniu gier i technologii 3D. Pochodne i całki, będące przedmiotem tego szkolenia, leżą u podstaw coraz szerszej gamy algorytmów związanych na przykład z grafiką czy fizyką, stosowanych w programowaniu gier video i technologii 3D.