Machine Learning

Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI

Jolanta Podolszańska

Obierz kurs na... sztuczną inteligencję w medycynie Sztuczna inteligencja w medycynie, szczególnie w rozpoznawaniu obrazów medycznych, to najszybciej rozwijająca się dziedzina informatyki medycznej. AI stosowana do analizy obrazów z tomografii komputerowej (TK) czy rezonansu magnetycznego (RM) coraz skuteczniej wspiera lekarzy, którym pomaga stawiać precyzyjne diagnozy i podejmować trafne decyzje kliniczne. Ważną rolę w tym procesie odgrywają biblioteki takie jak Pydicom, umożliwiające sprawną obsługę standardu DICOM - podstawy obrazowania medycznego. Z kolei frameworki: PyTorch, PyTorch Lightning czy TensorFlow, pozwalają na tworzenie zaawansowanych sieci neuronowych, które potrafią automatycznie wykrywać zmiany chorobowe na obrazach. Za sprawą rosnącej integracji AI z medycyną powstają wyjątkowe możliwości zawodowe dla osób łączących wiedzę techniczną z medyczną. Praca w tej branży daje szansę na udział w przełomowych projektach, które realnie ratują życie i podnoszą jakość opieki zdrowotnej. Dynamiczny rozwój technologii sprawia, że zapotrzebowanie na ekspertów stale rośnie, a współpraca z czołowymi ośrodkami badawczymi i firmami technologicznymi przynosi cenne doświadczenia. Dlatego kariera związana ze sztuczną inteligencją i z obrazowaniem medycznym to doskonały wybór dla tych, którzy chcą łączyć nowoczesne technologie z realnym wpływem na zdrowie ludzi. Dzięki inwestycji w rozwój kompetencji w tym obszarze można się stać częścią innowacyjnej rewolucji, która nieustannie zmienia oblicze medycyny. Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI pozwoli Ci kompleksowo pracować z obrazami medycznymi w formacie DICOM, od ich wczytania aż po zaawansowaną analizę. Opanujesz techniki przygotowywania i oczyszczania danych, które są niezbędne do skutecznego trenowania modeli sztucznej inteligencji. Zbudujesz własny pipeline analizy obrazów medycznych, używając Pythona i frameworków PyTorch czy Tensorflow. Poznasz metody segmentacji i detekcji obiektów, które pozwolą Ci precyzyjnie wykrywać zmiany chorobowe na obrazach. Nauczysz się trenować konwolucyjne sieci neuronowe, a także oceniać jakość modeli za pomocą odpowiednich metryk. Dzięki praktycznym case study zyskasz doświadczenie, które od razu wykorzystasz w projektach badawczo-wdrożeniowych lub pracy w med-tech. Po ukończeniu kursu samodzielnie poradzisz sobie z preprocessingiem danych i wdrożysz pierwsze modele AI do analizy medycznych obrazów. Rozwiniesz podstawy, które pozwolą Ci dalej zgłębiać tematy związane z explainable AI, segmentacją 3D czy integracją modeli z systemami klinicznymi. Zdobyta wiedza otworzy przed Tobą drzwi do pracy w dynamicznie rozwijającej się branży informatyki medycznej i data science w ochronie zdrowia. To idealny kurs, jeśli chcesz się stać ekspertem AI w medycynie i mieć realny wpływ na poprawę diagnostyki i opieki zdrowotnej. Każdy ekspert kiedyś zaczynał. Jeśli stawiasz pierwsze kroki w AI w medycynie - jesteś we właściwym miejscu. Zaczynamy od podstaw, ale celujemy wysoko.

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.