AI w praktyce. Kurs video. Narzędzia sztucznej inteligencji w programowaniu

Włodzimierz Iwanowski

Obierz kurs na... sztuczną inteligencję w programowaniu Czasem powoli i niepostrzeżenie, częściej jednak z fajerwerkami i w asyście mediów, sztuczna inteligencja coraz śmielej zadomawia się w naszym życiu. Ułatwia nam wykonywanie wielu codziennych czynności i wyręcza nas w sprawach, w których jest od nas po prostu lepsza, szybsza, sprawniejsza. Już dziś ponad 77% urządzeń korzysta z jakiejś jej formy. Prognozuje się, że w 2024 roku liczba asystentów AI przekroczy liczbę asystentów ludzkich. Do 2030 roku autonomiczny ma być co dziesiąty samochód. A to dopiero początek. Jednym z obszarów, w które AI wkracza coraz śmielej, jest programowanie. Tam, gdzie pracuje się z liczbami, kodem i algorytmami, pomoc sztucznej inteligencji okazuje się nieoceniona. Jak ją zaprosić do współpracy? Tego dowiesz się z naszego kursu. Jego tematyka obejmuje bowiem programowanie z wykorzystaniem takich narzędzi jak ChatGPT czy GitHub Copilot, a także tworzenie gier w Unreal Engine 5 i aplikacji w Pythonie. Pokażemy Ci, jak dzięki nowoczesnym technologiom uprościć i przyspieszyć pracę w popularnych językach programowania, a co za tym idzie – wejść na wyższy poziom kreatywności i zyskać nowe paliwo do rozwoju zawodowego. Jako uczestnik szkolenia zdobędziesz cenne umiejętności, które przełożą się na różne dziedziny Twojej pracy i pozwolą na eksplorację nowych, innowacyjnych rozwiązań z użyciem najnowszymi narzędziami sztucznej inteligencji. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie kursu między innymi: Zrozumiesz podstawy, na których bazuje sztuczna inteligencja – w tym uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, jak również pisanie odpowiednich promptów Uzyskasz wiedzę dotyczącą asystentów AI i zewnętrznego oprogramowania wspierającego Zobaczysz, jak AI może pomóc Ci w implementacji automatyzacji kodowania, tworzeniu środowisk programistycznych, a także szybkiej iteracji nowo powstałych projektów, które pozwolą na bezproblemową modyfikację i implementację kreatywnych sugestii Będziesz tworzyć projekty w Pythonie i gry w Unreal Engine 5 C++/BP z assetami stworzonymi z pomocą sztucznej inteligencji Nauczysz się szybciej budować strony internetowe i używać HTML Canvas i innych nowoczesnych narzędzi wspomagających proces tworzenia gier i aplikacji Szkolenie AI w praktyce. Kurs video. Narzędzia sztucznej inteligencji w programowaniu kończy się na poziomie podstawowym. Stanowi świetny wstęp do tematu i pretekst do bliższego zaprzyjaźnienia się ze sztuczną inteligencją w programowaniu. Pamiętaj, że AI będzie w stanie wspomóc Twoją pracę niezależnie od poziomu wiedzy i umiejętności, jakimi aktualnie dysponujesz. Programowanie nigdy nie było łatwiejsze, a wsparcie początkowych asystentów AI już pokazało, że może być ono dostępne dla każdego – a to dopiero początek!

Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib

Przemysław Dacko

Obierz kurs na analizę danych w Pythonie! Według raportu Digital 2022 liczba internautów to ponad 62% światowej populacji. Są nas miliardy i w krótkim czasie produkujemy miliardy danych. We współczesnym świecie zbiory danych postrzegane są niemal jak złoto, determinują bowiem kierunek rozwoju gospodarki. Jednakże tylko odpowiednio przetworzone dane stają się wartościowymi informacjami. Możemy przyjąć, że kształtują one każdy biznes, dlatego biznes chętnie sięga po analizę danych - naukę, w której surowe dane są analizowane w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków. A więc jak przekuć zebrane dane w złoto? Branżowym standardem w analizie danych jest język Python i dystrybucja Anaconda wraz z licznymi pakietami data science. Zarezerwuj ponad 6 godzin na naukę, a wszystkie te niezbędne narzędzia i metodyki analizowania danych poznasz w ramach naszego kursu. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia wideo z analizy danych w Pythonie nauczysz się: Korzystać z dystrybucji Anaconda Używać programów Jupyter Lab i Jupyter Notebook Tworzyć wirtualne środowiska dla języka Python i nimi zarządzać Korzystać na poziomie podstawowym z języka Python Używać na poziomie podstawowym biblioteki Pandas, w tym: Obsługiwać DataFrame'y i sety Operować na DataFrame'ach i setach Wczytywać pliki Excel, CSV, tekstowe, pickle Wczytywać dane z baz danych i poprzez API Stosować metody oczyszczania danych: Usuwać puste wiersze Podglądać i przeglądać dane Zarządzać duplikatami Radzić sobie z błędnym typem danych Formatować tabele i dane Usuwać konkretne znaki Korzystać z metod manipulacji danymi: Zmieniać nazwy i dzielić kolumny Agregować dane i znajdować średnie, sumy, mediany, minimum i maksimum Grupować dane - sprawdzać teorię i analizować konkretne tendencje Sortować dane Filtrować dane Łączyć kilka źródeł i tabel w jedną Używać biblioteki Matplotlib i tworzyć wykresy: Tworzyć podstawowy wykres liniowy Edytować markery i linie Edytować etykiety i siatki Tworzyć subwykresy Tworzyć wykres scatterplot Tworzyć wykres słupkowy Generować histogram Tworzyć wykres kołowy Analizować dane i wyciągać wnioski z uzyskanych informacji Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib rozpoczyna się konfiguracją środowiska Anaconda i instalacją bibliotek. W drugim rozdziale przestaną Ci być obce podstawy języka Python, poznasz między innymi operatory, listy, tuple, sety, słowniki, instrukcje warunkowe, pętle, funkcję lambda, RegEx i wyjątki. Po zaprzyjaźnieniu z Pythonem przyjdzie kolej na Pandas - bibliotekę oferującą struktury danych i operacje do manipulowania tabelami liczbowymi, a także szeregami czasowymi. Następnie czeka Cię dużo pracy z danymi; nauczysz się je oczyszczać, agregować i grupować. Po odpowiednim przygotowaniu danych kolej na ich wizualizację. W ostatnim rozdziale poznasz bibliotekę Matplotlib do generowania wizualizacji danych takich jak wykresy i histogramy. Kurs z analizy danych w Pythonie zakończysz na poziomie podstawowym. Będziesz w stanie samodzielnie stworzyć projekt analizy i przeprowadzić ją od wczytania danych po wnioski i wyniki w postaci tabel i wykresów. Pozbędziesz się uczucia skołowania, wywołanego wątpliwościami, od czego by rozpocząć naukę, a poznane zagadnienia pozwolą Ci na efektywny dalszy rozwój, wskażą bowiem wiele punktów wyjścia do kreowania swojej ścieżki w data science. Jakie zadania wykonuje analityk danych? Do codziennych zadań analityka należy zwiększanie wydajności poprzez wykrywanie wzorców w danych. Pod tym pojęciem kryje się realizowana na różne sposoby praca z danymi, w tym ich eksploracja, zarządzanie nimi, a także analiza statystyczna i wizualizacja danych. Analityk zajmuje się weryfikacją pewnych hipotez biznesowych i przygotowaniem raportów dla zarządu lub innych pracowników firmy. Jednocześnie zachowuje dużą samodzielność, eksplorując dane w sposób kreatywny i poszukując ciekawych zależności i zachowań. Już teraz jest to jeden z lepiej opłacanych zawodów w branży informatycznej, a analityk danych jest pożądanym pracownikiem z pogranicza IT i biznesu w każdej, zarówno większej, jak i mniejszej firmie. Zobacz także kursy wideo z .NET

Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce

Alicja Wolny-Dominiak

Obierz kurs na sprawniejszą analizę danych W dobie rozwoju technologii informatycznych i bazodanowych firmy gromadzą coraz więcej danych związanych z różnymi obszarami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Praca z danymi powoli staje się codziennością działów marketingu i sprzedaży, w których konieczna okazuje się umiejętność szybkiego analizowania masowych informacji dotyczących profilu i zachowań klientów, źródeł ruchu na stronach WWW czy produktów przynoszących największe przychody w danym kanale dystrybucji. Kto potrafi błyskawicznie przetworzyć te dane i wyciągnąć z nich trafne wnioski, ten zyskuje przewagę konkurencyjną. Nic dziwnego, że rynek pracy jak gąbka chłonie specjalistów w zakresie analizy oraz wizualizacji danych. Sprzymierzeńcem w tych działaniach jest program R, czyli środowisko do obliczeń statystycznych, oraz współpracujące z nim R-Studio, stanowiące zestaw narzędzi do odzyskiwania danych utraconych z wewnętrznych i zewnętrznych nośników. Umiejętność sprawnego posługiwania się tym oprogramowaniem pozwala w bardzo elastyczny i indywidualny sposób przeprowadzać niezwykle zaawansowane analizy oraz profesjonalne wizualizacje danych. Co istotne, praca z nimi nie wymaga posiadania dużej wiedzy z dziedziny programowania — skupia się przede wszystkim na problemach stricte związanych z analizą. Niniejszy kurs video pozwala na szybkie rozpoczęcie samodzielnego działania w R-Studio i pokazuje możliwości, jakie oferuje środowisko R. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie niniejszego kursu video: Zobaczysz, na czym polega obróbka danych i jak zautomatyzować ten proces. Przeprowadzisz obliczenia statystyczne na zbiorach danych, a następnie je zautomatyzujesz. Zapoznasz się z zagadnieniem modelowania statystycznego. Będziesz wizualizować dane, wyniki oraz uzyskasz wykresy statystyczne. Co więcej... Nauczysz się wykonywać aplikację webową dla powyższych czynności. Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce kończy się na poziomie podstawowym. Jego słuchacz zdobędzie bazową wiedzę z obszaru statystyki opisowej oraz pracy w środowisku R i narzędziu R-Studio, dzięki czemu będzie w stanie samodzielnie ją rozwijać. Witaj w programie R Program, środowisko albo — jeszcze inaczej — język R to oprogramowanie typu open source, co oznacza, że rozwijają go sami użytkownicy, a korzystanie z niego jest nieodpłatne. Współpracuje z komputerami zarówno z Linuksem, jak i z Windowsem oraz macOS. Dostarcza szeroką gamę technik statystycznych (takich jak modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyczne testy statystyczne, analiza szeregów czasowych, klasyfikacja czy grupowanie) oraz graficznych. Powszechnie korzysta się z niego w biznesie, bioinformatyce czy medycynie — do badań klinicznych. Jest na tyle popularny, że producenci komercyjnych pakietów statystycznych (na przykład SAAS lub Statistica) oferują dedykowane mechanizmy, dzięki którym ich oprogramowanie współpracuje z R. Dowiedz się, czym jest i jak działa pakiet R Kurs, dzięki któremu opanujesz podstawy pracy z językiem R oraz narzędziem R-Studio, trwa cztery godziny. W tym czasie dowiesz się, czym jest środowisko R i R-Studio i jak je zainstalować na swoim komputerze. Poznasz składnię programu R: rodzaje obiektów, wymuszanie typu zmiennej, wektor, macierz, listę faktor, ramkę danych data.frame, działania wektorowe, if oraz pętlę. Będziesz manipulować danymi — wczytywać je, agregować, filtrować, sortować i łączyć. Wykonasz analizę danych — i poznasz przy tym kolejne pojęcia: zmienną losową, jej rozkład i wybrane rozkłady, korelację i regresję oraz analizę szeregu czasowego (dekompozycja, średnia ruchoma, prognozowanie). Zobaczysz podstawowe wykresy wykonywane w technice tradycyjnej, dowiesz się, na czym polega formatowanie i personalizacja wykresu, poznasz nowoczesne wykresy z pakietem ggplot2, htmlwidgets i mapy z ggplot. Zaznajomisz się również z budową webowej aplikacji R Shiny. Tylko dla wtajemniczonych Osoba korzystająca z programu R może zajmować się wszystkim, co dotyczy danych i ich obróbki, analiz statystycznych czy wizualizacji. Poszerzając samodzielnie zakres wiedzy, będzie potrafiła budować modele statystyczne bazujące na zmiennych losowych i ich rozkładach, wykonywać na własne potrzeby różnego rodzaju symulacje, tworzyć modele predykcyjne i inne eksperymenty w ramach uczenia maszynowego oraz automatyzować wymienione czynności.

Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka

Przemysław Dacko

Obierz kurs na analizę danych w Tableau W sektorze business intelligence Tableau ma aż 16 procent udziału w rynku, co czyni go liderem w kategorii oprogramowania do analizy danych. Na ten zdumiewający wynik z pewnością wpłynęła prosta obsługa programu i jego intuicyjny interfejs. Nietechniczni pracownicy firmy bez problemów mogą przeglądać i analizować gotowe dane i raporty. Tableau, prócz tego, że jest łatwy do nauki, jako narzędzie do wizualizacji danych oferuje ogromne możliwości. Cechuje się dużą wydajnością, zdolnością wykonywania złożonych obliczeń i przetwarzania milionów danych w czasie rzeczywistym. Jest programem, w którym skomplikowane tabele w okamgnieniu można zamienić w zrozumiałe, interaktywne wykresy i grafiki. Ponadto Tableau jest dostępny na urządzenia mobilne iOS i Android. Wszystkie swoje analizy i raporty możesz więc mieć zawsze ze sobą! Użytkownicy pokochali Tableau za innowacje, które wprowadza do świata business intelligence. Z naszym kursem przekonasz się, że to narzędzie skrojone pod oczekiwania analityka! Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka składa się z 74 lekcji trwających łącznie ponad 7 godzin. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia: Zainstalujesz Tableau i poznasz jego obsługę Samodzielnie stworzysz wykresy: liniowe, punktowe, słupkowe, kołowe, pociskowe, heatmap, treemap Nauczysz się formatować wykresy, dodawać linie trendów i forecasty Poznasz najważniejsze pojęcia: worksheet, workbook, dashboard, story Nauczysz się pisać funkcje LOD Poznasz składnię pól kalkulowanych i dowiesz się, jak je utworzyć Stworzysz zaawansowane pola kalkulowane Przećwiczysz kalkulacje tabelaryczne, a także zorientujesz się, jak i kiedy ich używać Dowiesz się, jak korzystać z Tableau Server i Tableau Online Poznasz funkcje dostępne dla osoby wyświetlającej raport Nauczysz się tworzyć profesjonalne dashboardy i używać wszystkich związanych z nimi funkcji Dowiesz się, jak tworzyć foldery i przyznawać uprawnienia dostępu do nich Poznasz miary i wymiary Przećwiczysz pracę z danymi liczbowymi, tekstowymi i datami Przygotujesz źródło danych typu live i extract Uformujesz wszelkiego rodzaju relacje między źródłami danych Poznasz parametry, sety i ich zastosowanie Co więcej... Nauczysz się porządkowania danych, w tym agregowania, grupowania, filtrowania i sortowania Opublikujesz swoją pracę i własne źródło danych Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka ugruntuje Twoją wiedzę na poziomie podstawowym. Nie musisz mieć żadnych umiejętności technicznych i programistycznych, by nauczyć się obsługi Tableau. W trakcie szkolenia zaznajomisz się z pracą na zbiorach danych i metodami wizualizowania ich w postaci wykresów. Poznasz możliwości podłączania źródeł i relacje między danymi. Dowiesz się, jak łączyć tabele za pomocą join i union. Nauczysz się blendowania – techniki łączenia danych z różnych źródeł, aby analizować je w obrębie jednego widoku. Przećwiczysz funkcje LOD, czyli kalkulacje poziomu szczegółowości, i przedstawisz dane na innym poziomie dokładności niż wejściowa wizualizacja. Za pomocą kilku kliknięć stworzysz interaktywny dashboard umożliwiający wizualne porównywanie różnych typów danych. W ostatnim rozdziale opublikujesz kompletny raport na serwerze, by był dostępny dla uprawnionych odbiorców.

Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przepływu danych i narzędzia Big Data

Piotr Szymański

Obierz kurs na... sprawną pracę z danymi w świecie Big Data Rola danych stale rośnie. Dziś są one nowym złotem, najcenniejszym zasobem, zdolność do ich kolekcjonowania, przetwarzania i eksplorowania zgodnie z zapotrzebowaniem zaś cenną umiejętnością. Tym cenniejszą, że dostęp do nich stanowi warunek rozwoju sztucznej inteligencji, czyli najgorętszej dziś dziedziny IT. Wszak modele SI są trenowane dzięki karmieniu systemu ogromnymi wolumenami danych. Nie byłoby to możliwe bez zastosowania odpowiednich, przeznaczonych do pracy z danymi narzędzi. Jednym z najciekawszych jest Apache NiFi – opracowane przez Apache Software Foundation, przeznaczone do automatyzacji przepływu danych między systemami oprogramowania. Oferuje ono o wiele więcej niż tradycyjne systemy ETL (ang. extract, transform and load). Myślisz o pobieraniu danych z różnych źródeł i chcesz to robić w prosty sposób – korzystając z metody „przeciągnij i upuść”? Chcesz wyzwalać procesy według harmonogramu? Zamierzasz wykrywać nowe dane oprogramowaniem typu open source, bez kosztownych licencji? W takim razie ten kurs, poświęcony Apache NiFi, jest dla Ciebie. Oprogramowanie, o którym mowa, pozwoli Ci pobierać pliki o różnych formatach (jak CSV, JSON, XML, AVRO, ORC) z rozmaitych magazynów danych (na przykład HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage) w bardzo prosty sposób. Wystarczy, że przeciągniesz odpowiednie komponenty, a połączenie różnych systemów i przesyłanie danych między nimi z wykorzystaniem przykładowo baz danych, takich jak PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MongoDB, Apache Cassandra czy nawet serwisy sieciowe i strumienie danych typu MQTT, JMS, Kafka, stanie się dziecinnie proste. Podobnie jak pobieranie i dystrybucja e-maili według treści. A to dopiero początek możliwości Apache NiFi. Chcesz poznać je wszystkie? Zapraszamy do wzięcia udziału w naszym kursie! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W ramach kursu między innymi: Dowiesz się, jak zainstalować i skonfigurować Apache NiFi Nauczysz się używać tego narzędzia do pobierania i przetwarzania danych z różnych źródeł Będziesz analizować, testować i debugować procesy NiFi, a także tworzyć połączenia między poszczególnymi grupami procesów Poznasz sposób konfiguracji Apache NiFi Registry Zmonitorujesz wytworzone procesy i środowisko Przygotujesz prostą obsługę błędów procesów Stworzysz procesy wykorzystujące przetwarzanie warunkowe Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przepływu danych i narzędzia Big Data jest przeznaczony dla początkujących słuchaczy. Po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie samodzielnie pracować z Apache NiFi i dalej rozwijać zdobyte w trakcie nauki umiejętności. Apache NiFi Oprogramowanie to zostało stworzone przez National Security Agency (NSA) w USA i pierwotnie nazywało się NiagaraFiles. Projekt został przekazany do Apache Software Foundation w 2014 roku. Jeśli chodzi o graficzny software użytkownika, Apache NiFi jest jednym z nielicznych narzędzi, które służą do budowy przepływu danych i przy tym oferują pełne wizualne środowisko, a budowę przypływu pozwalają zrealizować za pomocą metody „przeciągnij i upuść”, z konfiguracją jedynie parametrów gotowych procesorów, takich jak adres bazy danych czy adres URL serwisu. Ułatwia to użytkownikom tworzenie złożonych przepływów danych i zarządzanie tym procesem. Bogaty ekosystem Apache NiFi ma w obecnej chwili 345 gotowych do użycia wbudowanych procesorów, które umożliwiają połączenie z niemal wszystkimi popularnymi systemami. Sama lista procesorów jest sukcesywnie rozwijana – wraz z nowymi wersjami, wydawanymi zwykle co kilka miesięcy.

ChatGPT. Kurs video. OpenAI i sztuczna inteligencja w praktyce

Włodzimierz Iwanowski

Obierz kurs na ChatGPT i sztucznej inteligencji ChatGPT, mimo że premierę miał całkiem niedawno, zdążył już zdobyć ogromną popularność i uznanie na całym świecie. Statystyki mówią jasno – opracowany przez OpenAI chatbot tylko w styczniu tego roku miał ponad 100 milionów aktywnych użytkowników w ciągu miesiąca. Fenomen tego modelu językowego związany jest z jego ukierunkowaniem na generowanie odpowiedzi zbliżonej do naturalnej rozmowy z użytkownikiem. To czyni go doskonałym i interaktywnym narzędziem do pogawędki o codziennych sytuacjach, ale za sprawą swojej złożoności – ChatGPT-3 bowiem składa się z, bagatela, 175 miliardów parametrów – jest uniwersalny w każdym sektorze; szybko i dokładnie rozwiązuje zadania i może się okazać niezwykle pomocny w zwiększeniu produktywności i zautomatyzowaniu części pracy. Dzięki naszemu szkoleniu zobaczysz, jak uwolnić potencjał sztucznej inteligencji w branży kreatywnej, programowaniu stron WWW i gier, a nawet biznesie i dropshippingu. Sztuczna inteligencja to nie technologia jutra, tylko tu i teraz. Nie daj się jej zastąpić! Zacznij korzystać z jej dobrodziejstw, a będziesz o krok przed innymi. Czego dowiesz się w trakcie naszego profesjonalnego szkolenia z ChatGPT? Kurs ChatGPT to taka wiedza jak: Nauczysz się korzystać z ChatGPT i OpenAI Playground Dowiesz się, jak używać kontekstu do generowania konkretnych i szybkich odpowiedzi Poznasz zastosowanie ChatGPT w procesach edukacyjnych i codziennych czynnościach Opanujesz umiejętność generowania tekstów copywriterskich zgodnych z SEO Zapoznasz się z możliwościami sztucznej inteligencji w branży kreatywnej (pisanie scenariuszy, tekstów piosenek i opowiadań) Nauczysz się łączyć utworzone teksty z innymi narzędziami AI Poznasz sposoby zarabiania na ChatGPT, jego zastosowanie w biznesie i dropshippingu Dowiesz się, jak tworzyć produkty cyfrowe, które mogą być sprzedawane Zaczniesz używać ChatGPT do tworzenia założeń i logiki stron internetowych, a także gier Zrozumiesz działanie asystenta programowania i jego potencjał do sprawniejszego pisania kodu Nauczysz się generować obrazy na podstawie opisu tekstowego za pomocą DALL-E i Midjourney Opanujesz metody przekształcania tekstu na mowę i klonowania głosu w środowisku ElevenLabs Co więcej... Poznasz wtyczki i narzędzia korzystające z możliwości sztucznej inteligencji, takie jak: - Replica - Rytr - Replai.so - HyperWrite - AnyPicker - Eightify - neural frames Dowiesz się, jak wykryć, czy dany tekst został wygenerowany przez AI Zdobędziesz wiedzę dotyczącą przyszłości i zmian w poszczególnych zawodach ChatGPT. Kurs video. OpenAI i sztuczna inteligencja w praktyce to przewodnik po sposobach działania AI, który oprowadzi Cię po topowych wtyczkach i narzędziach i podpowie, jak budować prompty od podstaw. Taktyka opracowywania promptów i zrozumienie kontekstowości ChatGPT umożliwią Ci efektywne pozyskiwanie oczekiwanych informacji. Otrzymasz praktyczne wskazówki, jak stosować OpenAI Playground do eksperymentowania z różnymi modelami sztucznej inteligencji. Zobaczysz, jak używać modelu GPT-3 w procesach edukacyjnych i rekrutacyjnych do generowania CV i listu motywacyjnego. Poznasz techniki pisania tekstów SEO, scenariuszy, piosenek i profesjonalnych treści copywriterskich. Razem sprawdzimy, jak używać ChatGPT w poszukiwaniu pomysłów na biznes i w modelu dropshipping, jak również do otrzymywania prognoz finansowych i interesujących statystyk. Dowiesz się, jak uprościć pisanie kodu i generować go na podstawie opisu funkcjonalności lub wymagań użytkownika. Nauczysz się tworzyć za pomocą chatbota konspekty gier i stron internetowych. Z ChatGPT możesz generować funkcje i klasy wraz z ich szczegółowymi opisami, co usprawni tworzenie dokumentacji. Opierając się na specyfikacji danego programu, możesz używać sztucznej inteligencji także do generowania przypadków testowych i przyspieszenia procesu testowania aplikacji. Narzędzia AI Po ukończeniu szkolenia ChatGPT uświadomisz sobie, w jak wielkim stopniu to jedno narzędzie może usprawnić Twoją pracę. Ale! Dla jasności – ten kurs nie szkoli w zakresie jednego narzędzia. Nauczysz się obsługi przeglądarkowych narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak DALL-E, Midjourney, Replica, Rytr, Replai.so, HyperWrite, AnyPicker, Eightify, neural frames. W opracowanym przez OpenAI DALL-E będziesz w stanie generować grafiki reklamowe, wzory na odzież i inne, dowolnego rodzaju obrazy. Kolejnym oprogramowaniem, dzięki któremu zostaniesz artystą w sekundę, jest Midjourney. Na podstawie danych wejściowych i edytowalnych parametrów przygotuje ono zestaw realistycznych grafik dopasowanych do potrzeb użytkownika. Inteligentny voice bot Replica zaś może przetwarzać mowę i generować ją w różnych językach. Narzędzia wprowadzone na rynek przez ElevenLabs działają na podobnej zasadzie – zamieniają tekst na głos o naturalnej barwie i intonacji. Takie oprogramowanie ma zastosowanie w audiobookach, asystentach głosowych i budowaniu dialogów w grach wideo. Kolejne wyzwanie, czyli analiza ruchu na stronie internetowej, teraz jest prostsze niż kiedykolwiek. Replai.so to narzędzie, dzięki któremu poznasz zachowania użytkowników, tworząc mapy ciepła i identyfikując problemy związane z wydajnością. Jeśli natomiast chcesz przygotować artykuł, opis produktu czy tekst copywriterski, Twoją prawą ręką zostanie Rytr, generujący profesjonalne teksty przez połączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Do tworzenia treści marketingowych i kampanii reklamowych możesz użyć także HyperWrite. W rozwiązaniach biznesowych wypróbuj Eightify, który automatycznie przetworzy duże ilości danych i wygeneruje raport na ich podstawie. Typową analizę danych możesz urozmaicić, korzystając z web scrapera AnyPicker, będącego narzędziem no code do zbierania danych ze stron WWW. Z kolei, by ożywić aplikację i wprowadzić naturalną interakcję między człowiekiem a maszyną, warto przetestować możliwości neural frames. Polecamy również kursy UX dostępne w naszej kompleksowej ofercie.

Data mining. Kurs video. Eksploracja danych z językiem R

Alicja Wolny-Dominiak

Obierz kurs na... eksplorację danych Żyjemy w świecie informacji. Przewagę w nim ma ten, kto dysponuje pożądanymi informacjami i (równocześnie) potrafi z nich zrobić odpowiedni użytek. Ten pierwszy etap - pozyskiwanie danych - w erze cyfrowej jest związany z czerpaniem ich z baz danych i odkrywaniem prawidłowości kryjących się w tym, co wydobywa się z hurtowni danych. Tym właśnie jest data mining (inaczej: eksploracja danych). Wraz z rozwojem dużych baz danych proces ten zyskał szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach życia, od nauki po biznes. Opierając się na eksplorowaniu i analizie danych, firma może choćby lepiej poznać zwyczaje i preferencje swoich klientów, a dzięki temu przygotować dla nich atrakcyjniejszą ofertę czy przyjaźniej się z nimi komunikować. Na rynku jest dostępnych wiele programów, które pozwalają na przeprowadzenie pełnego modelu procesu data mining. Istotnym etapem jest tu znajomość metod i algorytmów, z których można skorzystać przy rozwiązywaniu danego problemu. Ogólną wiedzę praktyczną w tym zakresie daje nauka modelowania z programem R. Zastosowanie danego algorytmu wymaga „świadomego” użytkownika, a nie jedynie użycia gotowego okna dialogowego i kliknięcia przycisku OK. Nasz kurs ma na celu przybliżenie zagadnień związanych z algorytmami dataminingowymi w praktycznym modelowaniu z zastosowaniem języka R. Zdobyte podczas szkolenia umiejętności można wykorzystać od razu w swojej pracy lub potraktować jako bazę lepszego zrozumienia specjalistycznego oprogramowania w obszarze data mining. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W ramach proponowanego przez nas kursu między innymi: Dowiesz się, czym jest data mining i jak działa model procesu eksploracji danych CRISP-DM Przyjrzysz się procesom związanym z pracą z danymi: imputacji wartości NA w danych, skalowaniu/normalizacji danych Zrozumiesz, czym są statystyki opisowe, statystyki opisowe w grupach Zagłębisz się w problemy związane z klasyfikacją, prawdopodobieństwem i macierzą pomyłek Poznasz tematy związane z drzewem decyzyjnym Co więcej... Nauczysz się modelować dane za pomocą metody k-średnich i metody aglomeracyjnej Data mining. Kurs video. Eksploracja danych z językiem R kończy się na poziomie podstawowym. Pozwala zrozumieć ideę procesu data mining, przybliża także najpopularniejsze algorytmy obliczeniowe w klasyfikacji i clusteringu (analizie skupień). Jeśli chodzi o część praktyczną, celem szkolenia jest nauczyć Cię stosowania algorytmów z udziałem języka R. Co istotne, by w pełni skorzystać z kursu, musisz znać podstawy tego języka. W świecie, w którym informacja jest złotem... Zdobytą na kursie wiedzę warto od razu zastosować w praktyce. Będzie z pewnością przydatna dla osób pracujących albo starających się o pracę na stanowisku analityka danych, junior data scientist, analityka BI (business intelligence) itd. Szkolenie da słuchaczowi solidne podstawy do tego, aby bez problemu zgłębiać wiedzę i umiejętności w zakresie data mining z uwzględnieniem dowolnej właściwie dziedziny nauki i biznesu: od ekonomii, przez inżynierię, aż po medycynę. Znajomość przedstawionych w kursie zagadnień przyda się również studentom - szczególnie w ramach przedmiotów ilościowych, opartych na wyciąganiu wiedzy z danych.

Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego

Oleg Żero

Obierz kurs na... przyszłość Powszechna cyfryzacja nie dotyka jedynie wybranych gałęzi przemysłu, ale dosłownie przeniknęła nasze życie niemal w każdym aspekcie. Skutkiem tego procesu jest pojawienie się ogromnej ilości danych, które, odpowiednio wykorzystane, stanowią nowy rodzaj materii w nieprzerwanym cyklu postępu. Uczenie maszynowe stało się jednocześnie obszarem szczególnego zainteresowania ze strony zarówno firm, jak i uczelni. Dzięki specjalnym algorytmom i technikom możliwe stało się wykorzystanie zasobów, jakimi są dane, do opracowywania rozwiązań poprawiających efektywność w wielu dziedzinach: od robotyki, przez medycynę, aż po rozrywkę. Przykładami rozwiązań, które już dziś wykorzystują uczenie maszynowe, są chociażby silniki rekomendacyjne działające na platformach takich jak YouTube, Netflix, Spotify czy Amazon. Silniki te skutecznie dobierają treści, tak że wokół produktów tworzą się całe społeczności wiernie oddanych klientów. To wszystko dzieje się obecnie. W niedalekiej przyszłości wiele - także dość skomplikowanych - czynności zostanie zautomatyzowanych. Zawody, również te potencjalnie wymagające wysokich kwalifikacji, nawet jeśli nie będą w całości wykonywane przez maszyny, będą przez nie wspomagane. Jest niemal pewne, że specjaliści między innymi w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy już dziś są intensywnie poszukiwani, staną się jeszcze bardziej pożądani w przyszłości. Dołącz do ich grona! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Dzięki temu kursowi video: pojmiesz istotę działania algorytmów uczenia maszynowego, zrozumiesz związek pomiędzy podstawą matematyczną a implementacją tych algorytmów i w razie czego będziesz umiał napisać je od zera (także w języku innym niż Python), dowiesz się, jak korzystać z popularnych i sprawdzonych bibliotek dedykowanych uczeniu maszynowemu: scikit-learn oraz Keras, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, poprawnie przeprowadzisz proces przygotowania danych oraz trenowania modelu, ocenisz, który algorytm najlepiej sprawdzi się w rozwiązaniu danego problemu, a który może doprowadzić do niepożądanych efektów, opanujesz wiedzę, która pozwoli Ci szacować skuteczność modeli oraz diagnozować problemy związane z procesem uczenia maszynowego. Co więcej... ukończywszy kurs, będziesz w stanie właściwie podejść do pracy z różnymi typami danych w kontekście uczenia maszynowego, jak również przenieść sporą część tej wiedzy poza obszar Pythona. Data science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego kończy się na poziomie średnio zaawansowanym, a nawet nieco wyżej, jeśli chodzi o wiedzę i umiejętności, jakich wymaga się na przykład od analityka biznesowego, naukowca, inżyniera danych czy webdevelopera. Natomiast jeśli mowa o wiedzy stricte z zakresu data science, autor kursu określa poziom jego absolwenta na podstawowy. Uwaga, by móc w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba znać podstawy języka Python (w tym orientować się w bibliotekach: numpy, pandas, matplotlib) i matematykę na poziomie pierwszego - drugiego roku studiów na kierunkach ścisłych. Takie pojęcia jak gradient, pochodna, szereg, prawdopodobieństwo czy notacja nie powinny być Ci obce! Czym właściwie zajmuje się specjalista w dziedzinie data science? Odpowiedź na to pytanie jest krótka i - jak to w matematyce - policzalna. Aż 70 procent czasu pracy spędza się w tym zawodzie na zbieraniu i analizie danych, by potem, przez kolejne 20 procent, tworzyć i testować modele, które "ubiera się" w programy, a następnie wykorzystuje do otrzymywania przewidywań z modeli. Przykładami takich modeli, jakie stosuje się już dziś w kontekście biznesowym, są między innymi silniki rekomendacyjne (Netflix, YouTube, eBay, Amazon, Spotify itd.), modele do klasyfikacji obrazów medycznych w celu rozpoznawania ewentualnych infekcji, systemy do automatycznych tłumaczeń (patrz Google) czy popularne boty - i wiele innych. Od teorii, przez praktykę, aż po gotowe rozwiązania Kurs składa się z trzech bloków szkoleniowych. Zaczniemy od teorii data science. Tu przygotuj się na serię wykładów, w których autor wprowadza pojęcia na poziomie równań, wyjaśniając je od podstaw. Bazując na wiedzy zdobytej w części teoretycznej, przejdziemy do praktyki - będziesz pisać algorytm "od zera", a przy tym pogłębisz rozumienie koncepcji matematycznych i przy okazji napiszesz kod. Wreszcie przyjdzie czas na część trzecią, podczas której będziemy sprytni i sięgniemy po tzw. gotowce - przede wszystkim scikit-learn i Keras. Przy użyciu tych bibliotek rozwiążemy zadany problem, skupiając się zarówno na samym zagadnieniu, jak i ogólnym podejściu do problemu. W kursie połączysz teorię z praktyką. Dzięki temu osiągniesz dwa cele: wyrobisz w sobie intuicję matematyczną, która w razie potrzeby pozwoli Ci przenieść to rozumienie również poza Pythona, oraz zyskasz pewne doświadczenie w wykorzystywaniu powszechnie dostępnych narzędzi i w ten sposób zwiększysz skuteczność swojej pracy. Kurs jest podzielony na 16 rozdziałów. W pierwszym rozdziale stworzysz proste środowisko pracy. Dalej, w rozdziałach 2 - 8, poznasz podstawowe algorytmy, takie jak sieci neuronowe, oraz zrozumiesz, na czym polega ogólne podejście machinelearningowe. W rozdziałach 9 - 13 poznasz kolejne, nieco alternatywne, lecz równie często wykorzystywane algorytmy, których idea opiera się na innych zasadach. Na koniec, w ramach rozdziałów: 14, 15 i 16, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, który następnie usprawnisz z wykorzystaniem popularnych metod pracy z tekstem (NLP), by uzyskać półgotowy produkt na koniec kursu.