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.

Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe

Jakub Tomasz Gnyp

Obierz kurs na... inteligencję obliczeniową w Pythonie Inteligencja obliczeniowa jest obok machine larning (ML) jedną z gałęzi sztucznej inteligencji, za sprawą której komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez biotechnologię, aż po logistykę – bez potrzeby tworzenia dużych baz danych. Algorytmy te pozwalają na rozwiązywanie problemów takich jak dopasowywanie parametrów w symulacjach czy optymalizacja tras, co ma szerokie zastosowanie w codziennych wyzwaniach biznesowych. Dodatkowo znajomość programowania równoległego pozwala w pełni wykorzystać moc wielordzeniowych procesorów i klastrów obliczeniowych w analizie big data, modelowaniu numerycznym i zaawansowanych projektach AI. Nasze szkolenie pomoże Ci w ciągu 15 godzin opanować techniki algorytmów genetycznych i programowania równoległego, dzięki czemu znacząco zwiększysz efektywność i wydajność swojej pracy. Nauczysz się je stosować w rzeczywistych projektach, od optymalizacji algorytmów ML, przez wzmocnione uczenie (reinforcement learning), po poprawę wydajności modeli, i przyspieszać procesy uczenia. Zdobędziesz ponadto umiejętność oceny, kiedy programowanie równoległe jest najbardziej odpowiednie, a kiedy warto sięgnąć po alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Kurs, który opiera się na najnowszych badaniach i praktycznych zastosowaniach, przygotuje Cię do pracy z nowoczesnymi technologiami. Zdobyta wiedza pozwoli Ci się rozwinąć również w takich dyscyplinach jak big data, bioinformatyka czy rozwój autonomicznych systemów – Twoje umiejętności będą nieocenione przy modelowaniu, przewidywaniu i analizie dużych zbiorów danych. Podczas szkolenia Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe nauczysz się praktycznego stosowania algorytmów genetycznych i programowania równoległego w Pythonie na poziomie średnio zaawansowanym. Zaczniesz od podstaw programowania w Pythonie, w tym instalowania bibliotek, korzystania z Google Colaboratory i pracy z repozytoriami Git. Poznasz teorię obiektowego programowania, typy danych, struktury danych, a także stworzysz własny projekt kalkulatora, przechodząc od wersji w Jupyterze do aplikacji okienkowej. Opanujesz ponadto umiejętność korzystania z bibliotek takich jak numpy, matplotlib i plotly w celu analizy i wizualizacji danych. Zdobędziesz wiedzę na temat algorytmów genetycznych, w tym różnych operatorów selekcji i krzyżowania, jak również nauczysz się ich implementacji w bibliotece PyGAD. Będziesz stosować programowanie równoległe do przyspieszania obliczeń, dzielenia zadań między procesory i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Poznasz zasady selekcji, krzyżowania i mutacji, które pozwolą Ci tworzyć skuteczne algorytmy genetyczne. Nauczysz się definiować własne klasy w Pythonie i używać ich do pracy równoległej. Zrozumiesz, jak pisać wydajny kod i kiedy warto stosować alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Poznasz sposoby korzystania z klastrów obliczeniowych i unikniesz typowych błędów w programowaniu równoległym. Dowiesz się, jak algorytmy genetyczne są używane w przemyśle i nauce, na przykład do optymalizacji rozmieszczenia turbin wiatrowych. Na koniec zastosujesz te techniki w praktycznych projektach, takich jak rozwiązywanie labiryntu i równoległe mnożenie macierzy. Ukończenie szkolenia zapewni Ci solidne podstawy do nauki uczenia wzmacnianego i optymalizacji sieci neuronowych. Rozszerzysz swoje kompetencje w zakresie AI i metod obliczeniowych, nawet jeśli dopiero zaczynasz. Największym wrogiem przy nauce dziedzin ścisłych jest brak nie talentu, a cierpliwości. Materiał na pierwszy rzut oka może się wydawać trudny, ale jeśli próbować pisać kody (lub ich fragmenty) samemu i tylko porównywać je z filmami, to szybko można nabrać wprawy. Z odrobiną wytrwałości materiał kursu łatwo będzie można rozszerzyć, a ja chętnie służę pomocą przy okazji korzystania z publicznego repozytorium z kodami.

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 i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych

Mateusz Zimoch

Obierz kurs na przetwarzanie obrazów w Pythonie Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy - specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu: Zrozumiesz, czym jest przetwarzanie obrazów i jakie ma zastosowania Zainstalujesz i skonfigurujesz bibliotekę OpenCV w Pythonie Skonfigurujesz środowisko Jupyter Notebook i Google Colaboratory Zapoznasz się z klasycznym podejściem w przetwarzaniu obrazów na podstawie zadania z wykrywaniem obiektów na obrazie Zrozumiesz podstawy działania w pełni połączonych sieci neuronowych Wprowadzisz się do sieci konwolucyjnych (CNN) i ich zastosowania w przetwarzaniu obrazów Zbudujesz proste modele CNN od podstaw przy użyciu biblioteki Tensorflow (moduł Keras) w Pythonie Zapobiegniesz przeuczeniu sieci neuronowych Wykorzystasz gotowe architektury sieci neuronowych Zastosujesz techniki przetwarzania obrazów i CNN do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach Poznasz algorytm YOLO Wykorzystasz techniki wzbogacania danych obrazowych (obracanie, przesuwanie, zmiana jasności, zoomowanie, odwracanie lustrzane itp.) Zrozumiesz koncepcję transfer learningu i jego zalety Skorzystasz z gotowych modeli do rozwiązania nowych problemów przetwarzania obrazów za pomocą transfer learningu Szkolenie OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych otworzy przed Tobą praktyczne zastosowania przetwarzania obrazów. To unikalna okazja do zrozumienia, jak ewoluowały techniki przetwarzania obrazów i jakie korzyści niosą za sobą najnowsze technologie. Na początek nauczysz się obsługi narzędzi, w tym instalacji i konfiguracji OpenCV, a także środowisk Jupyter Notebook i Google Colaboratory. Następnie poznasz klasyczne metody przetwarzania obrazów, w tym filtrację i detekcję krawędzi, i zapoznasz się z nowoczesnymi podejściami opartymi na sieciach konwolucyjnych (CNN). Zbudujesz proste modele CNN - od podstaw, nauczysz się także zapobiegać ich przeuczeniu i używać gotowych architektur sieci neuronowych. Zapoznasz się z technikami wzbogacania danych obrazowych i koncepcją transfer learningu, aby jeszcze efektywniej trenować modele. Na koniec nabędziesz umiejętności stosowania technik przetwarzania obrazów do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach za pomocą algorytmu YOLO. Kurs ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym i będziesz w stanie samodzielnie napisać konwolucyjną sieć neuronową z Tensorflow do wybranego zadania przetwarzania obrazu lub użyć gotowej architektury opartej na transfer learningu. 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.  

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.