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

Włodzimierz Iwanowski

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

ChatGPT. Kurs video. OpenAI i sztuczna inteligencja w praktyce

Włodzimierz Iwanowski

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

Generatywne AI. Kurs video. DALL-E, ChatGPT i tworzenie własnych aplikacji

Rafał Fuchs

Obierz kurs na... współpracę ze sztuczną inteligencją Skrót AI jest dziś używany we wszelkich kontekstach i powtarzany niczym magiczne zaklęcie. Jedni się cieszą, inni się boją. My, w ramach naszego kursu, pokazujemy, jak skorzystać z niezwykłych możliwości, jakie niosą ze sobą najpopularniejsze dziś modele generatywnego AI. Dzięki zaprzęgnięciu ich do pracy można znacznie ułatwić i przyspieszyć realizację rozmaitych zadań – zastosowana mądrze sztuczna inteligencja pozwala pracownikowi oszczędzić nawet 15-20 procent czasu, jaki zwykle zajmuje mu wykonanie danego polecenia. Nie ma wątpliwości, że dziś, kiedy narzędzia takie jak ChatGPT czy DALL-E są dostępne na wyciągnięcie ręki, niekorzystanie z nich byłoby co najmniej nierozsądne. Twoi konkurenci już ich używają – nie zostawaj w tyle! Podczas szkolenia zajmiemy się przede wszystkim programem ChatGPT – głównie w wersji 3.5. Przyjrzymy się obszarom, w których można skorzystać z niego za darmo, podpowiemy, jak za jego pomocą oszczędzić czas, a także znajdziemy dla niego ciekawe zastosowania, wspomagające rozmaite zlecenia freelancerskie. Przyjrzymy się również DALL-E 3 – zbadamy jego możliwości i porównamy to narzędzie z MidJourney, jako alternatywnym popularnym i mocnym modelem text-to-image. Omówimy Stable Diffusion, tym samym zapoznamy się z modelami hostowanymi lokalnie proces instalacji. Zajmiemy się także niezwykle popularnym modelem text-to-speech o nazwie ElevenLabs. Na deser stworzymy przy zastosowaniu AI prostą aplikację w Pythonie – i okaże się, że dzięki zaproszeniu do współpracy sztucznej inteligencji każdy może łatwo i szybko zacząć programować. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie proponowanego przez nas kursu dowiesz się: Jak zacząć korzystać z ChatGPT 3.5 – do copywritingu, pisania CV i generowania kodu Jak zakupić ChatGPT 4.0 Jak generować obrazy z użyciem DALL-E, MidJourney i Stable Diffusion Jak zainstalować Stable Diffusion Jak działa generatywna sztuczna inteligencja Jakie problemy mogą towarzyszyć generowaniu obrazów Jak z użyciem AI zbudować prostą aplikację AI w Pythonie Jak korzystać z API ChatGPT i API ElevenLabs Jak zacząć efektywnie promptować Szkolenie Generatywne AI. Kurs video. DALL-E, ChatGPT i tworzenie własnych aplikacji kończy się na poziomie podstawowym. Po jego ukończeniu będziesz się orientować w aktualnych możliwościach, jakie daje AI. Poznasz podstawowe zasady dobrego zastosowania modeli, zdobędziesz wiedzę, która pozwoli Ci korzystać z popularnych modeli AI (ChatGPT, DALL-E, MidJourney, ElevenLabs, Stable Diffusion) w celu ułatwienia sobie życia i pracy zawodowej. Poznane w czasie kursu narzędzia wesprą Twoją produktywność, przyśpieszą realizację żmudnych zadań, zautomatyzują je i – kto wie – może nawet wspomogą Cię w znalezieniu nowych źródeł zarobkowania?

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?    

Prompt engineering. Kurs video. Precyzyjne tworzenie zapytań dla modeli AI

Włodzimierz Iwanowski

Obierz kurs na... skuteczną komunikację z modelem AI Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i modeli językowych – a niewątpliwie żyjemy w czasach eksplozji AI – rośnie znaczenie osób będących w stanie w praktyce sięgać po zasoby, jakie oferuje nam ta nowoczesna technologia. Okazuje się, że pośród rozmaitych innych umiejętności potrafi ona także programować i analizować dane, przenika również na obszary do tej pory zarezerwowane dla artystów – tworzy obrazy i muzykę. Warunek? Należy ją odpowiednio o to poprosić. Odpowiednio, czyli skutecznie. I tym właśnie zajmuje się prompt engineering. Prompt engineer ma dużą biegłość w komunikowaniu się z modelem językowym w sposób, jaki pozwala uzyskać satysfakcjonującą odpowiedź na zapytanie. Bo choć próg wejścia w wypadku rozmowy z chatem jest niski, to nie wystarczy sama chęć – trzeba jeszcze wiedzieć, o co i w jaki sposób pytać. Tego właśnie nauczysz się z naszego kursu. Podczas szkolenia dowiesz się, jak do maksimum wykorzystać niezwykłą szansę, jaką daje nam obcowanie z modelami językowymi. Dostarczy Ci ono gotowych narzędzi do tworzenia skutecznych zapytań i instrukcji, jakie bez problemu wykona model, z którym będziesz pracować – niezależnie od tego, czy będzie to ChatGPT, Google Bard, Microsoft Bing, Stable Diffusion, Dall-e, Suno, LLM Studio, Recraft, czy może Stable Audio. Kurs bowiem obejmuje komunikację ze wszystkimi tymi narzędziami, co w efekcie otworzy przez Tobą możliwość korzystania z pomocy sztucznej inteligencji z rozmaitych praktycznych dziedzinach – od programowania i analityki po tworzenie grafik, pisanie muzyki itd. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie kursu między innymi: Nauczysz się skutecznie promptować – dobrze formułować prompty, aby uzyskiwać precyzyjne odpowiedzi i generować pożądane treści Opanujesz rozmaite techniki promptowania – uzyskasz wiedzę obejmującą zarówno pytania o konkretne informacje, jak i instrukcje tworzenia bardziej złożonych treści Będziesz generować tabele, struktury i inne formaty informacyjne – zrozumiesz, jak korzystać z modeli językowych do ich efektywnego generowania Zrozumiesz, jak istotna jest kontekstowość w modelach językowych – pozwoli Ci to na bardziej zaawansowane i elastyczne korzystanie z nich Użyjesz modeli do programowania – zwiększenia produktywności w tworzeniu stron i rozwiązaniu konkretnych problemów związanych z kodowaniem Poznasz wtyczki i rozszerzenia do promptowania – usprawniają one proces promptowania, mogą zwiększyć efektywność korzystania z modeli językowych Przyjrzysz się promptowaniu text-to-img i text-to-music – przekształcaniu tekstu w kreatywne treści multimedialne Dowiesz się, jak zainstalować i skonfigurować lokalne darmowe modele na własnym komputerze Szkolenie Prompt engineering. Kurs video. Precyzyjne tworzenie zapytań dla modeli AI kończy się na poziomie podstawowym i jest dostępny dla każdego. AI bowiem jest w stanie wspomóc naszą pracę niezależnie od poziomu wiedzy, jaki reprezentujemy. Jak rośnie rynek AI W wypadku sztucznej inteligencji to, co napiszemy dziś, jutro najprawdopodobniej będzie nieaktualne, ale na potrzeby kursu możemy się pokusić o podanie kilku aktualnych liczb (bierzemy poprawkę na to, że liczby te są aktualne w dniu ich notowania). Otóż na koniec 2023 roku wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji (AI) określa się jako przekraczającą 136 miliardów dolarów. Szacunki na kolejne siedem lat prognozują 13-krotny wzrost tej kwoty. Będzie się to wiązało ze zmianami na rynku pracy. Już dziś aż 84% przedsiębiorstw deklaruje, że zaprzęgnięcie do działania sztucznej inteligencji to priorytet w ich biznesowych planach. Do 2025 roku na stanowiskach związanych z AI ma pracować nawet 97 milionów ludzi. Sztuczna inteligencja w znaczący sposób zmienia możliwości programowania i choć nie zastępuje człowieka, to zdecydowanie pomaga mu w procesie iterowania i produkcji. Jej działanie jest znacznie szybsze niż czytanie obszernych dokumentacji lub przeglądanie zwróconych wyników w zwykłej wyszukiwarce internetowej.

Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript

Adam Fałek

Obierz kurs na... zastosowanie AI we frontendzie Sztuczna inteligencja jest jednym z najważniejszych trendów w IT - jego wpływ dotknie wkrótce każdej dziedziny naszego życia. Rozwój tej technologii równocześnie odbiera ludziom pracę i przyczynia się do powstawania nowych stanowisk. Już dziś zadbaj o to, by znaleźć się w drugiej grupie, tym bardziej że zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie stale rośnie. Sposoby i obszary implementacji sztucznej inteligencji również się poszerzają, czego przykładem jest implementacja uczenia maszynowego po stronie przeglądarki i serwera Node.js w JavaScript. Do tej pory uczenie maszynowe było stosowane głównie w językach backendowych (Python, C++), jednak frontend wreszcie doczekał się swoich narzędzi, dzięki czemu developerzy JS mogą z sukcesem rozwijać projekty przy użyciu AI, bez zmieniania swojego głównego języka. Uczenie maszynowe w JavaScript jest idealnym rozwiązaniem dla projektów, w których istotne są bezpieczeństwo, prywatność danych, czas developmentu, wieloplatformowość, niski próg wejścia i dostęp do interaktywnych możliwości przeglądarki. Pozwala ono korzystać z danych przesyłanych przez kamerę, mikrofon, geolokalizację i w czasie rzeczywistym rozpoznawać obraz, głos lub tworzyć predykcje optymalnej trasy. Prywatność danych obsługiwanych tylko we frontendzie i łatwość implementacji sztucznej inteligencji w JavaScript są w wielu projektach pożądane. Ten pierwszy polskojęzyczny kurs video łączący świat frontendu, JavaScript i sztucznej inteligencji dostarczy Ci praktycznej wiedzy z zakresu stosowania uczenia maszynowego po stronie przeglądarki. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W ramach proponowanego przez nas kursu między innymi: Opanujesz terminologię dotyczącą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Nauczysz się stosować uczenie maszynowe w JavaScript Poznasz praktyczne aspekty najpopularniejszych specjalizacji AI (jak NLP, computer vision) Dowiesz się, jak zbudować model uczenia maszynowego gotowy do użycia bezpośrednio w przeglądarce lub w Node.js Zaprzyjaźnisz się z najpopularniejszymi bibliotekami AI Będziesz korzystać z metod przetwarzania języka naturalnego, implementować gotowe modele ML (machine learning) w JavaScript Co więcej... Dzięki kursowi będziesz potrafił trenować modele do rozpoznawania mowy i tekstu, a także implementować je w aplikacjach webowych przy użyciu Tensorflow.js i React.js. Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript kończy się na poziomie podstawowym, jeśli chodzi o wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji, a także średnio zaawansowanym, gdy mowa o stosowaniu uczenia maszynowego w JavaScript po stronie przeglądarki. Uczenie maszynowe - po co Ci ta wiedza? Szkolenie, które Ci proponujemy, potraktuj jako punkt wyjścia, mocny start w przyszłość. Pomoże Ci ono zdobyć nowe umiejętności na kolejnych etapach praktyki w obszarze uczenia maszynowego w ramach prowadzonych przez Ciebie projektów webowych. Wiedza zdobyta w trakcie kursu pozwoli Ci na przykład sięgnąć po rozwiązania wspierające Web Content Accessibility poprzez rozpoznawanie obrazu i mowy czy zwiększyć konwersję i performance Twojej aplikacji webowej po stronie frontendu. Znajomość podstaw AI da Ci przewagę na rynku pracy. Przyszłemu pracodawcy łatwo udowodnisz, że potrafisz szybko zaimplementować uczenie maszynowe w aplikacjach webowych, bez potrzeby konfiguracji dodatkowych narzędzi i środowisk. Warto pamiętać, że LinkedIn umieścił specjalistów artificial intelligence/machine learning na pierwszym miejscu, jeśli chodzi o rosnące zapotrzebowanie na rynku pracy w 2020 roku, z 74-procentowym rocznym wzrostem liczby miejsc pracy.   Sztuczna inteligencja, głębokie uczenie, uczenie maszynowe - cokolwiek robisz, jeśli tego nie rozumiesz, ucz się tego. Inaczej w ciągu trzech lat staniesz się dinozaurem. miliarder Mark Cuban o AI  

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.

Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze

Marcin Szeliga

Obierz kurs na... współpracę ze sztuczną inteligencją w chmurze Sztuczna inteligencja (SI, ang. AI) jest jednym z najdynamiczniej rozwijających się obszarów technologii. Zastosowanie jej w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, handel, przemysł czy usługi, przynosi ogromne korzyści i zmienia sposób, w jaki funkcjonujemy. Zrozumienie i opanowanie zasad współpracy ze sztuczną inteligencją staje się powoli sprawą kluczową dla osób, które chcą być na bieżąco z postępem technologicznym, a także planują przyszłą karierę zawodową. Ten kurs pozwala rozpocząć przygodę z aktywnością na wiodącej platformie chmurowej, czyli Microsoft Azure. Daje ona dostęp do zaawansowanych narzędzi i usług, które umożliwiają zastosowanie AI w łatwy i efektywny sposób. Na tym właśnie skupia się nasze szkolenie – na zagadnieniach związanych z praktycznym zaprzęgnięciem narzędzi i usług SI obecnych na platformie Azure do pracy w rzeczywistych scenariuszach. Proponowany przez nas kurs składa się z ośmiu modułów, które obejmują różnorodne aspekty związane z obecnością sztucznej inteligencji w Azure i tym samym stanowią kompleksowe wprowadzenie do różnych technologii i możliwości SI w chmurze Microsoftu. W czasie nauki skupimy się także na temacie Cognitive Services. Pod tą nazwą kryje się zbiór gotowych usług, umożliwiających tworzenie inteligentnych aplikacji (między innymi do analizy tekstu, rozpoznawania mowy, analizy obrazu) bez konieczności pisania kodu od zera. Ich opanowanie niezwykle oszczędza czas, co – mamy nadzieję – po ukończeniu szkolenia sprawdzisz osobiście w pracy nad nowymi projektami. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu między innymi: Zapoznasz się z rozmaitymi usługami AI dostępnymi w Azure Będziesz tworzyć inteligentne aplikacje korzystające z usług Cognitive Services Nauczysz się przetwarzać język naturalny (NLP) i mowę z Cognitive Services, a także Azure Open AI Zaprojektujesz i zbudujesz czatbot przy użyciu Azure Bot Service Dowiesz się, jak używać Cognitive Services do analizy obrazów i danych nieustrukturyzowanych Zintegrujesz i zautomatyzujesz procesy za pomocą usługi Azure Logic Apps Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Po ukończeniu szkolenia będziesz posiadać solidne fundamenty wiedzy i umiejętności w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji w chmurze Azure SI – co dalej? Według raportów branżowych globalny rynek sztucznej inteligencji będzie się rozwijał w bardzo szybkim tempie i w najbliższych latach osiągnie ogromne wartości. Ten wzrost stwarza wiele możliwości zawodowych dla osób posiadających umiejętności związane z pracą ze sztuczną inteligencją. Ta, która została zaimplementowana w chmurze Azure, przyczynia się między innymi do przyspieszenia procesu innowacji poprzez automatyzację zadań, umożliwia analizę dużych zbiorów danych i dostarczanie wartościowych wniosków. Dzięki temu organizacje mogą szybciej reagować na zmiany rynkowe i doskonalić swoje produkty i usługi. AI ma także potencjał przekształcania rynku pracy. Potrzeba automatyzowania procesów, wdrażania czatbotów i szybkiego analizowania danych zmusza przedsiębiorstwa do angażowania specjalistów znających się na sztucznej inteligencji. Dlatego też nasz kurs jest tak wartościowy – dostarczy Ci umiejętności, które są coraz bardziej poszukiwane na rynku pracy. Drodzy uczestnicy kursu, cieszę się, że mieliście okazję do niego dołączyć i pogłębić swoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji w platformie Azure. Chciałbym się z Wami podzielić motywującym cytatem, który, mam nadzieję, zainspiruje Was do dalszego rozwoju w tej fascynującej dziedzinie: Technologia staje się prawdziwie potężna, gdy jest dostępna dla każdego Satya Nadella Ten cytat odnosi się do wartości, jaką może dostarczyć sztuczna inteligencja w Azure. Technologia, którą będziemy razem zgłębiać, ma ogromny potencjał transformacji różnych sektorów i sposobu, w jaki funkcjonujemy w społeczeństwie. Azure otwiera drzwi do tworzenia innowacyjnych rozwiązań, automatyzacji procesów, analizy danych i budowania inteligentnych aplikacji. Podczas kursu będziemy się uczyć o różnych usługach AI dostępnych w Azure, takich jak Cognitive Services, Azure Machine Learning czy Azure Bot Service. Zdobędziemy umiejętności w zakresie przetwarzania języka naturalnego, analizy obrazów, przetwarzania mowy i wielu innych obszarów sztucznej inteligencji. Pamiętajcie, że ta wiedza może mieć ogromny wpływ na Waszą karierę i otworzyć drzwi do nowych możliwości. Skorzystajcie ze zdobytej wiedzy, aby tworzyć innowacyjne projekty, rozwiązywać problemy biznesowe i być częścią rosnącej społeczności specjalistów zajmujących się sztuczną inteligencją. Życzę Wam owocnej i inspirującej podróży w ramach kursu. Bądźcie ciekawi, zadawajcie pytania i rozwijajcie swoje umiejętności. Razem odkrywajmy potencjał sztucznej inteligencji w Azure!

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.