Obierz kurs na... inteligencję obliczeniową w Pythonie

Inteligencja obliczeniowa w machine learning (ML) to zbiór zaawansowanych technik, za sprawą których komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez biotechnologię, aż po logistykę – bez potrzeby tworzenia dużych baz danych. Algorytmy te pozwalają na rozwiązywanie problemów takich jak dopasowywanie parametrów w symulacjach czy optymalizacja tras, co ma szerokie zastosowanie w codziennych wyzwaniach biznesowych.

Dodatkowo znajomość programowania równoległego pozwala w pełni wykorzystać moc wielordzeniowych procesorów i klastrów obliczeniowych w analizie big data, modelowaniu numerycznym i zaawansowanych projektach AI. Nasze szkolenie pomoże Ci w ciągu 15 godzin opanować techniki algorytmów genetycznych i programowania równoległego, dzięki czemu znacząco zwiększysz efektywność i wydajność swojej pracy. Nauczysz się je stosować w rzeczywistych projektach, od optymalizacji algorytmów ML, przez wzmocnione uczenie (reinforcement learning), po poprawę wydajności modeli, i przyspieszać procesy uczenia.

Zdobędziesz ponadto umiejętność oceny, kiedy programowanie równoległe jest najbardziej odpowiednie, a kiedy warto sięgnąć po alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Kurs, który opiera się na najnowszych badaniach i praktycznych zastosowaniach, przygotuje Cię do pracy z nowoczesnymi technologiami. Zdobyta wiedza pozwoli Ci się rozwinąć również w takich dyscyplinach jak big data, bioinformatyka czy rozwój autonomicznych systemów – Twoje umiejętności będą nieocenione przy modelowaniu, przewidywaniu i analizie dużych zbiorów danych.

Podczas szkolenia Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe nauczysz się praktycznego stosowania algorytmów genetycznych i programowania równoległego w Pythonie na poziomie średnio zaawansowanym. Zaczniesz od podstaw programowania w Pythonie, w tym instalowania bibliotek, korzystania z Google Colaboratory i pracy z repozytoriami Git. Poznasz teorię obiektowego programowania, typy danych, struktury danych, a także stworzysz własny projekt kalkulatora, przechodząc od wersji w Jupyterze do aplikacji okienkowej. Opanujesz ponadto umiejętność korzystania z bibliotek takich jak numpy, matplotlib i plotly w celu analizy i wizualizacji danych. Zdobędziesz wiedzę na temat algorytmów genetycznych, w tym różnych operatorów selekcji i krzyżowania, jak również nauczysz się ich implementacji w bibliotece PyGAD. Będziesz stosować programowanie równoległe do przyspieszania obliczeń, dzielenia zadań między procesory i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Poznasz zasady selekcji, krzyżowania i mutacji, które pozwolą Ci tworzyć skuteczne algorytmy genetyczne. Nauczysz się definiować własne klasy w Pythonie i używać ich do pracy równoległej. Zrozumiesz, jak pisać wydajny kod i kiedy warto stosować alternatywne narzędzia, takie jak PyPy. Poznasz sposoby korzystania z klastrów obliczeniowych i unikniesz typowych błędów w programowaniu równoległym. Dowiesz się, jak algorytmy genetyczne są używane w przemyśle i nauce, na przykład do optymalizacji rozmieszczenia turbin wiatrowych. Na koniec zastosujesz te techniki w praktycznych projektach, takich jak rozwiązywanie labiryntu i równoległe mnożenie macierzy. Ukończenie szkolenia zapewni Ci solidne podstawy do nauki uczenia wzmacnianego i optymalizacji sieci neuronowych. Rozszerzysz swoje kompetencje w zakresie AI i metod obliczeniowych, nawet jeśli dopiero zaczynasz.

Największym wrogiem przy nauce dziedzin ścisłych jest brak nie talentu, a cierpliwości. Materiał na pierwszy rzut oka może się wydawać trudny, ale jeśli próbować pisać kody (lub ich fragmenty) samemu i tylko porównywać je z filmami, to szybko można nabrać wprawy. Z odrobiną wytrwałości materiał kursu łatwo będzie można rozszerzyć, a ja chętnie służę pomocą przy okazji korzystania z publicznego repozytorium z kodami.