Sztuczna inteligencja - AI
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.
React z AI. Kurs video. Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją
Kamil Homernik
Obierz kurs na... programowanie wspomagane AI Asystenci programowania AI, tacy jak GitHub Copilot i Continue, są coraz bardziej powszechni w branży IT. Na co dzień wspomagają programistów w generowaniu kodu, refaktoryzacji, debugowaniu i optymalizacji aplikacji. Wprowadzenie tych technologii do codziennej pracy może znacząco zwiększyć produktywność, zmniejszyć liczbę błędów i przyspieszyć czas realizacji projektów. W naszym szkoleniu prezentujemy jak zintegrować te nowoczesne technologie w procesie tworzenia aplikacji - to kluczowa umiejętność dla każdej osoby, która chce nadążyć za aktualnymi trendami w branży IT. Asystentami AI warto się zainteresować już dziś, ponieważ AI może przyspieszyć Twoją pracę nawet o 55%, dzięki czemu szybciej zrealizujesz projekty i zdobędziesz umiejętności, które są niezwykle cenione na rynku pracy. Sztuczna inteligencja rozumiejąc z kontekstu, na podstawie analizy składni jest w stanie zaproponować lepsze rozwiązania, dzięki czemu stale będziesz doskonalić swoje umiejętności ucząc się od swojego wirtualnego "mentora". Odkryj pełen potencjał programowania w React i sprawdź jak GitHub Copilot i Continue mogą wspierać Cię w codziennych zadaniach takich jak generowanie komponentów, rozwiązywanie błędów i optymalizacja kodu. Co Cię czeka w trakcie naszego profesjonalnego szkolenia? Podczas kursu: Stworzysz nowoczesne aplikacje frontendowe z użyciem React i Vite Skonfigurujesz środowisko pracy z Vite I zintegrujesz asystentów programowania AI Wykorzystasz asystentów programowania AI, takich jak GitHub Copilot i Continue, aby przyspieszyć pracę nad kodem Skonfigurujesz środowisko Vitest Skutecznie skomunikujesz się z asystentami AI i stworzysz efektywną interakcję Zoptymalizujesz i zdebugujesz aplikację, korzystając z narzędzi AI Zastosujesz dobre praktyki programowania, takie jak zasady DRY i YAGNI i zasady czystego kodu Napiszesz czysty, modularny kod, który będzie łatwy do utrzymania i rozwijania Zastosujesz techniki refaktoryzacji, aby poprawić czytelność i efektywność kodu Zarządzisz stanem aplikacji i będziesz pracować z formularzami w React Zaimplementujesz i zoptymalizujesz złożoną logikę biznesową Wdrożysz techniki optymalizacji wydajności aplikacji, takie jak lazy loading i wirtualizacja Obsłużysz błędy i stworzysz bardziej czytelny oraz efektywny kod Przetestujesz kod z wykorzystaniem React Testing Library Wykorzystasz narzędzia do automatyzacji testów jednostkowych i integracyjnych w aplikacjach React Szkolenie React z AI. Kurs video. Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym. Nauczysz się, jak skutecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję w programowaniu za pośrednictwem asystentów programowania takich jak GitHub Copilot i Continue. Zdobędziesz szeroką wiedzę na temat tworzenia nowoczesnych aplikacji frontendowych przy użyciu React i Vite. Opanujesz integrację AI z edytorami kodu, co pozwoli Ci przyspieszyć pracę nad projektami, automatyzując generowanie kodu, refaktoryzację i debugowanie. Poznasz również dobre praktyki kodowania, takie jak zasady czystego kodu, DRY i YAGNI, co sprawi, że Twój kod będzie bardziej zrozumiały i łatwiejszy do utrzymania. Ponadto, nauczysz się zarządzać stanem aplikacji, pracować z formularzami i złożoną logiką biznesową. Dzięki narzędziom AI zoptymalizujesz aplikacje i błyskawicznie znajdziesz i naprawisz błędy. Na koniec, przetestujesz swoje aplikacje z użyciem Vitest i React Testing Library, by podnieść jakość i bezpieczeństwo aplikacji. Wiedza, którą wyniesiesz ze szkolenia pozwoli Ci pewnie pracować nad bardziej złożonymi projektami w oparciu o nowoczesne rozwiązania AI. "Nie bój się eksperymentować i wykorzystywać nowoczesnych narzędzi. W tym kursie pokażę Ci, jak AI może stać się Twoim najlepszym programistycznym partnerem - nie zastąpi Cię, ale pozwoli pracować szybciej i lepiej!"
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!
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