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.

Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego

Radosław Słowiński

Obierz kurs na... Kerasa! Sztuczna inteligencja budzi w ludziach sprzeczne emocje. Niektórzy widzą w niej śmiertelne zagrożenie, inni wprost przeciwnie, dostrzegają ogromną szansę na rozwój nauki. Ci drudzy niestrudzenie poszukują sposobów na to, by nauczyć maszyny sensownego przetwarzania informacji. Jednym z takich sposobów jest rozwijające się dziś intensywnie uczenie maszynowe i towarzyszące mu uczenie głębokie, a technologia ta wymaga umiejętności budowy sieci neuronowych i ich wykorzystywania. Jeśli chcesz zagłębić się nieco w świat przyszłości i zrozumieć podstawy, na jakich opierają się dzisiejsze rozwiązania w zakresie inteligentnych maszyn, najwyższy czas przyjrzeć się bliżej bibliotece Keras, zaimplementowanej w języku Python. Tematem szkolenia Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego są różne techniki wykorzystywane podczas projektowania i programowania głębokich sieci neuronowych z poziomu biblioteki, która wykorzystuje popularne frameworki, takie jak TensorFlow, CNTK czy Theano. Aby wynieść z kursu jak najwięcej, powinieneś znać język Python. Dodatkowym atutem będzie znajomość ogólnej idei uczenia maszynowego i jego rodzajów. Sprawdź, jak wykorzystać bibliotekę Keras do swoich celów, i naucz się tworzyć uczące się sieci! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Poznasz różne rodzaje uczenia głębokiego. Dowiesz się, jak dodawać sieci gęste i konwolucyjne w Kerasie. Nauczysz się tworzyć modele sieci neuronowych. Opanujesz proces uczenia sieci neuronowej. Odkryjesz, jak normalizować dane z wykorzystaniem Kerasa. Zorientujesz się, jak wygląda ogólny schemat działania sieci konwolucyjnej. Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego to 12 lekcji, podczas których opanujesz korzystanie ze specjalistycznej biblioteki Pythona w stopniu podstawowym. Główny nacisk jest tu położony na poznanie ogólnego konceptu stojącego za określonymi metodami uczenia głębokiego — nie tyle w teorii, ile w praktyce. Podczas kursu wraz z autorem napiszesz kilka projektów, na przykład dotyczących sieci neuronowej zdolnej rozpoznawać cyfry od 0 do 9 lub sieci neuronowej określającej, czy podana recenzja filmu jest pozytywna, czy negatywna. Co więcej, poznasz różnice między sieciami gęstymi a konwolucyjnymi. Odkryjesz, jak działają sieci konwolucyjne i dlaczego przydają się przy rozwiązywaniu problemów z wizją komputerową. Zobaczysz także, jak stworzyć proste modele, które dokonują klasyfikacji z wykorzystaniem frameworka Keras. Projektowanie z użyciem Kerasa Warto wiedzieć, że biblioteka Keras zapewnia użytkownikowi przyjazne API. Do jej obsługi nie jest potrzebna aż tak złożona wiedza jak w przypadku TensorFlow, dlatego naukę warto zacząć właśnie od niej. Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego pozwala oswoić się z biblioteką i pokazuje, jak tworzyć praktyczne projekty. Chociaż w uczeniu głębokim matematyka odgrywa kluczową rolę, ten kurs nie wymaga znajomości jej bardziej złożonych zagadnień: autor starał się zminimalizować potrzebę odwoływania się do kwestii matematycznych. Nauka tworzenia sieci neuronowych i prostych klasyfikatorów może zaprocentować w przyszłości. Uczenie głębokie jest bardzo szeroką i wymagającą dziedziną, a podczas tego kursu zdobędziesz wiedzę, którą niełatwo przyswoić w inny sposób. Odkryjesz mnóstwo zagadnień związanych z budową sieci neuronowych, trenowaniem tych sieci oraz tworzeniem i testowaniem modeli. To zapewni Ci doskonałe podstawy do dalszej nauki. Jak odróżnić psa od kota? Zrozumienie działania sieci neuronowych i reguł rządzących uczeniem głębokim może Ci pomóc w najdziwniejszych problemach. Z wykorzystaniem świeżo zdobytej wiedzy uda Ci się stworzyć prosty klasyfikator, rozpoznający różne kategorie obrazów i przedmiotów, na przykład właściwie przyporządkowujący zdjęcie psa do innego zbioru niż zdjęcie kota, a także bardziej zaawansowany model, zdolny do oceny komentarza tekstowego — zarówno pozytywnego, jak i negatywnego. Efektywne programowanie sieci neuronowych, w tym konwolucyjnych, wymaga znajomości biblioteki, ale także ogólnego kontekstu i prześledzenia sposobu wyodrębniania elementów znaczących ze zbioru surowych danych. To wszystko znajdziesz w tym szkoleniu. Następnym Twoim krokiem może już być samodzielne wymyślanie i badanie nowych architektur sieci neuronowych i próba użycia ich do rozwiązania danego problemu. Tylko dla wtajemniczonych Keras w praktyce. Kurs video. Tworzenie modeli uczenia głębokiego pomoże Ci rozpocząć przygodę z programowaniem sieci neuronowych i uczeniem maszynowym. Ta rozwijająca się prężnie dziedzina informatyki święci dziś triumfy, ponieważ klasyfikatory, segregatory, testery przydają się zawsze i wszędzie. Rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, przewidywanie ciągów danych, generowanie tekstu i obrazu na podstawie niepełnych danych: to wszystko jest możliwe dzięki temu, że możemy coraz lepiej programować uczące się maszyny. Szacuje się, że w 2020 roku przychody z oprogramowania związanego ze sztuczną inteligencją sięgną 30 miliardów dolarów. Na pewno warto się dowiedzieć, jak i dlaczego to wszystko działa. Kto wie, może będzie to Twój sposób na biznes? „Just as electricity transformed everything 100 years ago, today I actually have a hard time thinking of an industry that I don’t think AI will transform in the next several years” Andrew Ng

Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów

Kacper Łukawski

Obierz kurs na... sieci konwolucyjne! Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klasyczne sieci neuronowe mają swoje ograniczenia - wymagają sprowadzenia danych do ustrukturyzowanej postaci. Jeden obraz wart jest 1000 słów Przygotowanie obrazów do takiej postaci może być utrudnione. A rzeczywistość, w której żyjemy, jest przecież przez obrazy zdominowana! Wzrok to nasz podstawowy zmysł, za jego pomocą głównie odbieramy otaczający nas świat. Obrazy są bardzo ważnym nośnikiem informacji, przez co ich analiza i przetwarzanie mają coraz większe znaczenie praktycznie w każdej branży: medycynie, rozrywce, bezpieczeństwie... Rozwiązaniem stały się neuronowe sieci konwolucyjne, które zrewolucjonizowały świat sztucznej inteligencji w kwestii przetwarzania obrazów. Przed ich powstaniem nie znaliśmy właściwie żadnych uniwersalnych metod efektywnego rozpoznawania wizualnych wzorców i praca z takimi danymi miała bardzo ograniczone zastosowania. Te czasy odeszły już w zapomnienie - sieci konwolucyjne pozwalają szybko stworzyć system, który będzie automatycznie klasyfikować obraz, rozpoznawać na nim obiekty, śledzić je, a także generować realistycznie wyglądające zdjęcia. Ten rodzaj sieci najczęściej jest implementowany przy wykorzystaniu jednej z dwóch bibliotek stworzonych dla potrzeb uczenia maszynowego: TensorFlow lub Keras. W kursie video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów właśnie one będą służyły do budowania sieci, a materiałem do nauki i testów będą dostępne publicznie dane. Czego się nauczysz podczas naszego profesjonalnego szkolenia Wiedza, której posiadanie okazuje się konieczne, żeby efektywnie (a bardzo często także efektownie!) korzystać z tak potężnego narzędzia, jakim są konwolucyjne sieci neuronowe, jest rozległa i różnorodna. Jednak autor kursu video Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów zadbał o to, by znalazło się w nim wszystko, czego potrzebujesz, by przejść od poziomu początkującego aż do zaawansowanego. Natomiast podstawowa wiedza na temat sieci neuronowych jest wskazana. Dzięki kursowi dowiesz się: Jak korzystać z bibliotek NumPy i Matplotlib. Jak użyć bibliotek Keras i TensorFlow do projektowania sieci neuronowych. Co trzeba wiedzieć o sieciach neuronowych, zwłaszcza konwolucyjnych. Jak optymalizować funkcję z użyciem pakietu Optuna. Na czym polegają techniki doboru odpowiedniej struktury sieci. Jak wykorzystać gotowe modele poprzez transfer learning. Jak poszukiwać rozwiązań w dostępnych powszechnie źródłach. Jak zastosować sieci konwolucyjne do rozpoznawania obiektów. Jak wdrażać do produkcji rozwiązania oparte na sieciach konwolucyjnych.

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?    

OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python

Mateusz Zimoch

Wybierz kurs OpenCV online Ludzkie oko jest doskonałe. Przez narząd wzroku codziennie odbieramy multum bodźców z otoczenia. Nasz mózg ma nie lada zadanie – zinterpretować to, co widzimy. To właśnie rozpoznanie i klasyfikacja obrazu mają kluczowy wpływ na rozumienie czerpanych ze świata informacji. A jak widzi komputer? Naukowcy zwykli podglądać i naśladować mechanizmy zachodzące w przyrodzie. Tak oto nasza percepcja wzrokowa stała się pierwowzorem dla wizji komputerowej (computer vision). Ta rewolucyjna dziedzina informatyki jest poświęcona rozumieniu informacji wizualnych przez maszynę. Pomimo że proste algorytmy przetwarzania obrazów towarzyszą ludzkości od 60 lat, rozwój widzenia komputerowego jest wykładniczy. Dotyczy w szczególności ostatniej dekady. Przełom ten jest związany z coraz większą mocą obliczeniową współczesnych komputerów i kart graficznych. Dzięki zrównoleglaniu złożonych obliczeń postęp technologiczny zrewolucjonizował także uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Niegdyś niemożliwe trenowanie sieci neuronowych na podstawie dużej ilości danych wejściowych jest dziś typowym zadaniem. Kamery rejestrujące ruch, autonomiczne samochody, biometria i rozpoznawanie twarzy to już nie science fiction – to część naszej rzeczywistości! A więc dowiedz się, jak... widzą maszyny, i nie daj się prześcignąć współczesności! Poznaj OpenCV - największą wieloplatformową bibliotekę do przetwarzania obrazów i video. Znajdziesz tu wiele wbudowanych funkcji i algorytmów do analizy ruchu, detekcji obiektów i rozpoznawania gestów. OpenCV przystosowane jest do analizy w czasie rzeczywistym. Z powodzeniem obsługuje głębokie sieci neuronowe, a nawet generatywne sieci współzawodniczące GAN. By nauka była jeszcze przyjemniejsza, wszystkie przykłady zaimplementowano w Pythonie. Według rankingów popularności to najpowszechniej używany język programowania. Mało tego - jest także technologią numer jeden stosowaną przez inżynierów machine learning i data science. Co Cię czeka w trakcie kursu OpenCV online? Podczas pracy z kursem video OpenCV poznasz takie zagadnienia jak: Podstawy Pythona, Jupyter Notebooka, Google Colabolatory Biblioteka OpenCV Obsługa obrazów (ładowanie, wyświetlanie, zapisywanie) Obsługa video i streamów Rysowanie elementów na obrazie (linie, tekst, polilinie) Transformacje obrazu (skalowanie, rotacja, translacja) Transformacje afiniczna i perspektywiczna Progowanie - różne rodzaje Wyrównanie histogramu, CLAHE Rozmycie i wykrywanie krawędzi Operator Sobela i Canny’ego Wykrywanie konturów Transformata Hougha Operacje morfologiczne Użycie klasyfikatora Haara i klasyfikatora HOG Trenowanie własnego klasyfikatora HOG Nakładanie obrazów OCR - optyczne rozpoznawanie znaków Przetwarzanie wzorców Pisanie i zastosowanie sieci neuronowej i konwolucyjnej Zastosowanie gotowych wag i konfiguracji sieci neuronowych Algorytm YOLO Co więcej... Nauczysz się trenować własny klasyfikator do detekcji marek samochodów W projekcie praktycznym dowiesz się, jak wyodrębnić tekst z obrazów - przed Tobą analiza i wykrywanie cyfr z karty kredytowej! OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python wprowadzi Cię w praktyczne zagadnienia wizji komputerowej. Od podstaw poznasz bibliotekę OpenCV - od najprostszych instrukcji aż po zakres średnio zaawansowany. Nauczysz się rysować obiekty, wykrywać krawędzie i kontury, a także wykonywać transformacje obrazów (skalowanie, rotację, translację). Za pomocą klasyfikatora Haara przeprowadzisz detekcję twarzy. Następnie płynnie przejdziesz do trenowania własnych klasyfikatorów i pisania sieci konwolucyjnej. Dowiesz się, jak przetwarzać obraz i video z użyciem algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie samodzielnie dodać moduł logowania z rozpoznawaniem twarzy na swoją stronę internetową czy wdrożyć algorytm zliczający liczbę aut, które przejeżdżają po drodze. OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python jest właściwym przewodnikiem zarówno dla kogoś, kto jeszcze nie pracował z obrazami, jak i dla osoby średnio zaawansowanej - pozwoli uporządkować wiedzę i dokonać podsumowania podstawowych możliwości. Machine learning engineer Specyfika pracy machine learning engineera z nastawieniem na obraz polega na dużym zróżnicowaniu. Od inżyniera wizji komputerowej wymaga się zdolności analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów matematycznych i znajomości bibliotek używanych do obróbki obrazu. Podstawowym zadaniem na tym stanowisku jest tworzenie algorytmów, które będą przetwarzać duże zbiory danych wizualnych. Przydatne są także umiejętności interpersonalne, gdyż często potrzebna jest konsultacja ze specjalistami innych dziedzin. Znane koncerny, jak również startupy chętnie wdrażają systemy wizyjne, by zautomatyzować złożone procesy. Ofert pracy stale przybywa, a wizja komputerowa to silnie rozwijająca się branża. Dziedziny, w których jej stosowanie stwarza nowe możliwości, to robotyka, medycyna, astronomia, radiologia, metrologia, sejsmologia, metalurgia i wiele innych. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel. W naszej ofercie znajdziesz też kurs Adobe Photoshop dostępny w naszej ofercie.

Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Uczenie maszynowe i Azure Machine Learning Service

Marcin Szeliga

Obierz kurs na... uczenie maszynowe z udziałem AI Uczenie maszynowe to dziedzina o rosnącej popularności i coraz szerszym znaczeniu w dzisiejszym świecie technologiczno-biznesowym. Wiele firm i instytucji wykorzystuje je do rozwiązywania różnorodnych problemów, co stwarza duże możliwości kariery dla osób z odpowiednimi umiejętnościami. Jeśli Cię to interesuje i planujesz w przyszłości zająć się zawodowo właśnie machine learning – nasz kurs będzie dla Ciebie idealny. Rozpoczyna się od absolutnych podstaw, których opanowanie pozwoli Ci się zorientować w tym, czym jest i na czym polega uczenie maszynowe, by przejść do zagadnień bardziej skomplikowanych. Solidną bazę wiedzy zdobędziesz, ucząc się współpracować z jednym z najważniejszych narzędzi w dziedzinie machine learning – Azure Machine Learning Service. Azure to popularna platforma chmurowa Microsoftu, która oferuje zaawansowane funkcje do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego, a następnie zarządzania nimi. Ze względu na jej rozległość i dostępność umiejętność korzystania z Azure stanowi świetny wstęp do przygody z machine learning. Proponowane przez nasz szkolenie obejmuje szereg różnorodnych tematów, od uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego aż po głębokie uczenie (deep learning) i rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem różnych typów danych, takich jak obrazy. Dzięki temu zdobędziesz kompleksową wiedzę i umiejętności, które następnie przydadzą Ci się w bardzo różnych sytuacjach. Kurs nie skupia się tylko na teorii, zapewnia także praktyczne podejście do tematyki machine learning w AI. Pokazuje na przykład, jak w prosty sposób wdrażać modele w usługach online i przetwarzać wsadowo za pomocą Azure. W ramach nauki zatem poznasz kompletny cykl tworzenia i wdrożenia modelu. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas szkolenia między innymi: Zrozumiesz, czym jest i na czym polega uczenie maszynowe Nauczysz się przygotowywać dane przeznaczone do modelowania Zapoznasz się z metodami uczenia nienadzorowanego (grupowanie danych, klasteryzacja) Poznasz podstawy uczenia nadzorowanego (regresja) Przybliżysz sobie zagadnienia związane z uczeniem głębokim (sieci neuronowe, techniki deep learning) Będziesz oceniać jakość modeli Dowiesz się, jak się przechowuje i przetwarza dane z Azure Machine Learning Service Potrenujesz modele przy użyciu graficznych narzędzi Azure MLS i Python SDK Azure MLS Zajmiesz się automatyzacją klasycznych eksperymentów za pomocą graficznego kreatora AutoML Zbudujesz model predykcyjny przy użyciu graficznego kreatora Azure Machine Learning Service Przeanalizujesz obrazy przy użyciu graficznego kreatora AutoML Przeprowadzisz eksperymenty z użyciem notatników Jupyter i skryptów Python Będziesz monitorować eksperymenty z zastosowaniem biblioteki MLflow Nauczysz się logować i wdrażać modele, a także nimi zarządzać A ponadto: Wspólnie zastanowimy się nad tym, czym jest odpowiedzialna sztuczna inteligencja Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Uczenie maszynowe i Azure Machine Learning Service kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Szkolenie umożliwia zdobycie solidnych podstaw i praktycznych umiejętności związanych z uczeniem maszynowym, jak również przygotowuje do nauki na poziomie zaawansowanym, który obejmuje bardziej skomplikowane techniki i zagadnienia. Praktyczny wymiar uczenia maszynowego Dzięki zdobytej wiedzy i umiejętnościom będziesz w stanie zastosować machine learning do rozwiązywania różnorodnych problemów w swojej dziedzinie zawodowej. Możesz na przykład pracować jako analityk danych, naukowiec danych (data scientist), specjalista do spraw sztucznej inteligencji lub zajmować się wdrożeniem rozwiązań uczenia maszynowego w firmach. Te umiejętności mogą Ci się również przydać do prowadzenia projektów badawczych lub biznesowych, co może prowadzić do odkrycia nowych wzorców i możliwości w danych – dziś, gdy dane odgrywają kluczową rolę we wszystkich dziedzinach życia, jest to szczególnie cenne.

Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję

Tomasz Kaniecki

Obierz kurs na... sztuczną inteligencję Sztuczna inteligencja, ChatGPT, sieci neuronowe, uczenie maszynowe, uczenie głębokie... Oto hasła, które elektryzują nie tylko branżę informatyczną na całym świecie. Wraz z rozwojem tej dziedziny wiedzy i w rytmie prezentowania kolejnych narzędzi rosną nadzieje na praktyczne, naukowe i biznesowe zastosowanie drzemiących w niej możliwości. Okazuje się bowiem, że sztuczna inteligencja będzie w stanie wydajnie wspomóc nas w obliczeniach, wyszukiwaniu danych, analizach i wyciąganiu wniosków, ale także w pracy kreatywnej, i to w tak wielu dziedzinach, że to, co dziś wydaje się technologiczną nowinką, jutro okaże się prawdopodobnie czymś obowiązkowym. Jutro funkcjonowanie w tradycyjny, niewspomagany przez AI sposób może oznaczać utratę przewagi konkurencyjnej. A na to praktycznie nikt nie może sobie pozwolić. Dlatego, zdając sobie sprawę z rodzaju wyścigu, w jakim startują, kraje, organizacje, instytucje naukowe i firmy już dziś intensywnie poszukują sposobów na zaprzęgnięcie sztucznej inteligencji do pracy, a także specjalistów, którzy je znają i potrafią wdrożyć. Ten kurs ma za zadanie wprowadzić Cię w tematy związane z AI – przede wszystkim dotyczące uczenia maszynowego i głębokiego. Szkolenie koncentruje się na praktycznym zastosowaniu biblioteki PyTorch, która jest jednym z najdynamiczniej rozwijających się narzędzi w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ta otwartoźródłowa biblioteka języka Python została stworzona przez oddział sztucznej inteligencji Facebooka, a następnie przekazana pod opiekę Linux Foundation. Stosuje się ją przede wszystkim w aplikacjach służących przetwarzaniu języka naturalnego. Zgłębiając tajniki PyTorch, zdobędziesz praktyczne umiejętności, które są szczególnie poszukiwane na rynku pracy. Otworzy Ci to drzwi do kariery w jednej z najbardziej ekscytujących i dynamicznych dziedzin technologicznych. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W ramach kursu między innymi: Opanujesz podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia: zrozumiesz fundamentalne koncepcje, takie jak sieci neuronowe, funkcje aktywacji, propagacja wsteczna i optymalizacja Zapoznasz się z PyTorch: zaznajomisz się z podstawowymi operacjami na tensorach, a także zarządzaniem danymi i modelami w PyTorch Będziesz trenować i testować modele: nauczysz się budowania, trenowania i ewaluacji modeli sieci neuronowych na realnych zbiorach danych, takich jak MNIST Popracujesz z CNN i LSTM: zrozumiesz i zaimplementujesz konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do przetwarzania obrazów i długiej krótkoterminowej pamięci (LSTM) do analizy danych sekwencyjnych Poznasz zaawansowane modele CNN: przyjrzysz się ewolucji i budowie zaawansowanych architektur CNN, takich jak VGG, a także ich zastosowaniu w rozpoznawaniu obrazów Będziesz modelować hybrydowo: dowiesz się, jak budować i trenować hybrydowe modele sieci neuronowych, w tym RandWireNN, które łączą różne architektury dla zwiększenia wydajności Wygenerujesz tekst z GPT-2: zdobędziesz doświadczenie w fine-tuningu i implementacji modeli generatywnych, takich jak GPT-2, do tworzenia tekstów Przetransferujesz styl neuronowy: nauczysz się stosować techniki transferu stylu do modyfikacji obrazów przy użyciu głębokich sieci neuronowych Zobaczysz, czym jest uczenie przez wzmacnianie z Deep Q-Networks (DQN): przerobisz wprowadzenie do algorytmów uczenia przez wzmacnianie, w tym DQN, i ich zastosowanie w zadaniach decyzyjnych Wyeksportujesz i zaimportujesz model z Open Neural Network Exchange (ONNX): zrozumiesz i praktycznie wykorzystasz ONNX do przenoszenia modeli między różnymi platformami i narzędziami Zautomatyzujesz proces modelowania (AutoML): poznasz techniki AutoML w PyTorch, które ułatwiają automatyczne wyszukiwanie najlepszych architektur i hiperparametrów Rozwiążesz rzeczywiste problemy związane z AI: zastosujesz nabyte umiejętności do rozwiązywania konkretnych problemów w różnych dziedzinach, takich jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne Poznasz najlepsze praktyki i zasady optymalizowania modeli: zaznajomisz się z technikami optymalizacji i najlepszymi praktykami w projektowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli sieci neuronowych Szkolenie Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Wyniesiesz z niego wiedzę teoretyczną i praktyczne umiejętności, które są niezbędne do pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Na początku mojej przygody z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem zdałem sobie sprawę, że nie jest to tylko kolejny zestaw narzędzi technologicznych. To nowy język przyszłości, który pozwala nam na dialog ze złożonymi systemami i otwiera drzwi do dużych możliwości. PyTorch, którym dzielę się w tym kursie, nie jest tylko platformą; to most łączący Twoją kreatywność z potencjałem, jaki kryje w sobie sztuczna inteligencja. Każdy moduł, każda linijka kodu, którą tu znajdziesz, zostały zaprojektowane z myślą o umożliwieniu Ci kształtowania technologii. Pamiętaj, że każdy wielki projekt zaczyna się od pierwszego kroku. Niech ten kurs będzie Twoim krokiem w podróży, która może zmienić świat wokół nas. Witam Cię w podróży do świata AI, gdzie jedynym ograniczeniem jest Twoja wyobraźnia. Tomasz Kaniecki

Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie

Tobiasz Bajek

Obierz kurs na... scraping danych i uczenie maszynowe W danych dostępnych w Internecie tkwi ogromny potencjał – poddane obróbce i analizie, są źródłem cennych informacji, niezbędnych do badań rynku, personalizowania treści, przewidywania trendów i monitorowania działań konkurencji. W posiadaniu takiej wiedzy chce być prawdopodobnie każda firma... tylko jak ją zdobyć? Do pozyskiwania ustrukturyzowanych danych z różnych źródeł w Internecie służy technika zwana scrapingiem danych (w sieci można także spotkać dosłowne tłumaczenie: zdrapywanie danych). W celu uzyskania jeszcze lepszych rezultatów biznesowych często łączy się ją z uczeniem maszynowym. Razem otwierają przed światem nowe możliwości rozwoju w postaci automatyzacji zbiorów treningowych czy tworzenia coraz bardziej złożonych modeli maszynowych, przetwarzających różnorodne typy danych. Umiejętne połączenie machine learning i scrapingu pomaga usprawnić klasyfikację, prognozowanie i cały proces trenowania sieci na dużych zbiorach danych. Być może te pojęcia brzmią nieco abstrakcyjnie, ale efekty ich działań nie są nam obce. Zderzamy się z nimi codziennie, choćby wtedy, gdy otrzymujemy personalizowane reklamy, oferty i rekomendacje. Tak sektor e-commerce i usług wykorzystuje naukę, by dotrzeć do swoich klientów. Co więcej, w marcu 2023 roku laboratorium OpenAI opublikowało model sieci neuronowej GPT-4, który dorównuje w rozumieniu języka naturalnego ludziom. Bez wątpienia zrewolucjonizuje on naszą codzienność i szereg gałęzi gospodarki. Model ten opiera się na architekturze zwanej Transformer, jednak zasada uczenia się tej sieci nie odbiega zbytnio od prostych sieci neuronowych i jest oparta na propagacji wstecznej. Zatem znajomość podstawowych budulców sieci neuronowych to cenna umiejętność, pozwalająca lepiej zrozumieć rewolucję, z którą mamy do czynienia. Wiesz już, ile korzyści płynie z biegłości w machine learning i scrapingu, pora przełożyć to na realne kompetencje. Czas najwyższy, by wykorzystać technologię i moc płynącą w danych do tworzenia rozwiązań przyszłości! W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia: Poznasz zasady formatowania kodu w Pythonie, zgodnie ze standardem PEP 8 Nauczysz się typowania i tworzenia docstringów Dowiesz się, czym jest zdrapywanie danych i kiedy jest legalne Poznasz elementy kodu strony internetowej i przeglądarkowe narzędzia dla deweloperów Za pomocą sterownika Selenium nauczysz się scrapingu danych stron ładowanych dynamicznie Poznasz moduł BeautifulSoup służący do zbierania danych z sieci Opanujesz podstawy uczenia maszynowego – teorię i matematykę sieci neuronowych Poznasz matematykę uczenia się sieci – propagację wsteczną Dowiesz się, jakie zastosowania ma funkcja aktywacji Skorzystasz w praktyce z możliwości bibliotek NumPy i pandas Utworzysz własną sieć neuronową Zdefiniujesz kilka klas warstw sieci, w tym warstwę głęboką Przeprowadzisz propagację wsteczną dla powyższych warstw Za pomocą biblioteki TensorFlow utworzysz prostą sieć neuronową Zaimplementujesz model uczenia się sieci neuronowej Przetestujesz utworzoną sieć na zbiorze danych z biblioteki scikit-learn Opanujesz uczenie sieci na podstawie wcześniej zdrapanych danych Utworzysz funkcję do diagnostyki wyników zwracanych przez sieć Web scraping w data science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie pozwoli Ci zdobyć umiejętności potrzebne do sprawnego pozyskiwania informacji ze stron internetowych. Opanujesz fundamentalne wzorce i zagadnienia uczenia maszynowego, a następnie wdrożysz się w bardziej zaawansowane tajniki. Nauczysz się matematyki sieci neuronowej i poznasz podstawowe bloki matematyczne budujące sieć, po czym zaimplementujesz sprawną sieć od podstaw. Wiedza na temat budowy i działania poszczególnych elementów sieci neuronowej znacznie ułatwi Ci proces dalszej, samodzielnej nauki. W praktyce sprawdzisz, jakie możliwości daje scraping, na przykładzie pobierania z Internetu danych dotyczących zanieczyszczeń miast. Poznasz bibliotekę NumPy i wykorzystasz jej znajomość do tworzenia tablic, generowania liczb losowych, funkcji aktywacji i sformułowania funkcji błędu średniokwadratowego. Utworzysz funkcje aktywacji, takie jak tangens hiperboliczny czy sigmoid. Dowiesz się, do czego służy biblioteka pandas, i wykonasz funkcje do prezentowania danych, jak również nauczysz się wczytywać dane do ramek DataFrames i zapisywać je do plików .csv. Za pomocą TensorFlow sprawnie utworzysz własną sieć neuronową. Korzystając z biblioteki scikit-learn, przygotujesz dane treningowe dla modeli maszynowych. Wszystkie przykłady i zadania są napisane w Pythonie, dlatego jego znajomość co najmniej na poziomie podstawowym jest zalecana. Kombinacja machine learning i scrapingu pozwala na tworzenie zaawansowanych rozwiązań analitycznych, prognozowych i automatyzacyjnych, a programistom ułatwia osiąganie wielu celów od początku do końca – od pozyskania danych po wyciągnięcie z nich nowej informacji. Obie technologie są dziś powszechnie stosowane w przemyśle, a kwalifikacje z obszaru inżynierii danych to istotny atut na rynku pracy. Cześć, zachęcam Was serdecznie do nauki w ramach tego kursu. Dołożyłem wszelkich starań, by precyzyjnie przekazać wiedzę na temat zdrapywania i uczenia maszynowego. Wybrałem taką kombinację tematów, ponieważ liczę, że popchnie to Was do podejmowania projektów i rozwiązywania problemów na własną rękę za pomocą stworzonego przez siebie oprogramowania. Mogą z tego powstać fantastyczne rzeczy, które pozytywnie wpłyną na życie innych ludzi. Dziękuję za zainteresowanie i życzę Wam miłej nauki!  Tobiasz Bajek

Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych

Tobiasz Bajek

Obierz kurs na... architekturę splotowych sieci neuronowych Jaki jest najgorętszy temat w informatyce ostatnich lat? Bez wątpienia palmę pierwszeństwa dzierży sztuczna inteligencja. Jej możliwości, rozwój, sposoby, za których pośrednictwem działa. A skoro o AI mowa, to nie sposób nie poruszyć zagadnienia uczenia maszynowego: obszaru sztucznej inteligencji poświęconego algorytmom, które poprawiają się automatycznie poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Dalej dochodzimy do web scrapingu (zdrapywania), polegającego na ekstrakcji danych ze stron internetowych, by je przechować i na dalszych etapach wykorzystywać choćby do analizy. Zarówno uczenie maszynowe, jak i zdrapywanie danych to niezwykle praktyczne kwestie, których znaczenie w informatyce – i szerzej: w nauce i biznesie – wciąż rośnie. Ten kurs wprowadzi Cię w tematykę związaną z web scrapingiem i uczeniem maszynowym w data science. Poruszymy w nim kwestie związane ze splotowymi (inaczej konwolucyjnymi) sieciami neuronowymi, dzięki którym możliwe jest rozpoznawanie obrazów – zaprezentujemy szczegółowo podstawy architektury takich sieci i wytłumaczymy znaczenie ich elementów. Zagłębimy się także w zagadnienia dotyczące zdrapywania danych i pewne bardziej zaawansowane mechanizmy, jak przemieszczanie się na nowe strony i klikanie na elementy stron. Wiedza i umiejętności zaprezentowane w szkoleniu przydadzą się przede wszystkim programistom i innym osobom pracującym z danymi. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Proponowany przez nas kurs obejmuje takie zagadnienia jak: Obsługa błędów w Pythonie – na kilku przykładach Testy jednostkowe – dowiesz się, czemu służą Biblioteka Pytest do testów jednostkowych – nauczysz się konfigurować testowanie Zeszyty Jupyter Notebook pozwalające na prototypowanie w Pythonie Widgety w zeszytach Jupyter Teoria charakterystyki audio – analiza częstotliwości, melspektrogramy Preprocessing plików audio Graficzne prezentowanie właściwości plików audio Wprowadzenie w splotowe sieci neuronowe – zrozumiesz ich architekturę Wyjaśnienie elementów splotowych sieci, takich jak jądro, padding itd. Diagnostyka splotowych sieci neuronowych, na przykład wizualizowanie sygnału wychodzącego z poszczególnych warstw, wizualizowanie wag warstw sieci itd. Wprowadzenie w temat uczenia sieci neuronowych na plikach audio Prezentacja pipelinu danych do uczenia – od obróbki preprocessingiem, przez uczenie, po dokonywanie predykcji Zaawansowanie zdrapywanie – zapisywanie danych przeglądarki, jak logowanie, czy konfiguracji pobierania plików z sieci Zdrapywanie – przechodzenie na nowe strony internetowe i klikanie na elementy stron Szkolenie Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym – gdy zrozumiesz architekturę splotowych sieci neuronowych, zdobędziesz wiedzę dotyczącą fundamentów tej nauki. Poznasz poszczególne elementy sieci splotowych i tym samym dowiesz się, z czego wynika ich użycie. Będziesz w stanie dokonać pewnego zakresu diagnostyki poprzez wizualizację wyjścia warstw. Po szkoleniu będziesz samodzielnie dynamicznie zdrapywać dane ze stron internetowych, przechodzić po kolejnych stronach, klikać na ich elementy, zapisywać dane przeglądarki i pliki na komputerze. OpenAI GPT4 a splotowe sieci neuronowe W marcu 2023 roku zaprezentowano model sieci neuronowej OpenAI GPT4, który dorównuje ludziom w zakresie rozumienia języka naturalnego. Chatboty takie jak ten z pewnością zrewolucjonizują nasze życie i cały szereg gałęzi gospodarki. Model GPT4 opiera się akurat na architekturze Transformer – nieco innej niż omawiana podczas kursu. Ale zasada uczenia się tej sieci nie odbiega bardzo od prostych sieci neuronowych: w jednym i w drugim wypadku chodzi o propagację wsteczną. Stąd znajomość podstawowych budulców sieci neuronowych stanowi cenną wiedzę, pozwala bowiem lepiej rozumieć rewolucję, z którą mamy obecnie do czynienia.