Podstaw programowania w Pythonie
12345678910
Podstaw programowania w Pythonie
Poznasz składnię i struktury danych Pythona, nauczysz się pisać czytelny i efektywny kod. Wyobraź sobie, że kreujesz skrypty, które zautomatyzują nudne zadania lub przeanalizują ogromne zbiory danych w mgnieniu oka. To będą Twoje nowe kompetencje.
Zarządzanie projektem i kodem za pomocą Git
Odkryjesz, jak używać systemu kontroli wersji do współpracy nad projektami programistycznymi. To jak posiadanie maszyny czasu, która pozwala cofnąć każdą zmianę i eksplorować różne ścieżki rozwoju projektu. Bez ryzyka. Nieźle, co?
Analiza i przetwarzanie danych
Nauczysz się wykorzystywać biblioteki takie jak Numpy i pandas do manipulacji i analizy danych. Przekształcisz surowe dane w przejrzyste wnioski, które mogą zmieniać biznesy, a nawet wpływać na życiowe decyzje.
Wizualizacja danych
Opanujesz techniki prezentacji danych przy użyciu Matplotlib i Seaborn, aby tworzyć przejrzyste i informatywne wykresy. To tak, jakby malować obrazy, w których każda linia i kolor opowiadają historię ukrytą w danych.
Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (AI/ML)
Zdobędziesz wiedzę o fundamentach AI/ML, w tym o klasycznych modelach dostępnych w bibliotece sklearn. Wyobraź sobie, że tworzysz inteligentnych systemów, które uczą się z doświadczenia, przewidują przyszłość i pomagają rozwiązywać realne problemy. Podczas kursu AI Engineering to jest w zasięgu Twoich rąk.
Projektowanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji (AI)
Nauczysz się tworzyć i trenować modele sztucznej inteligencji z użyciem Keras i TensorFlow, a także eksplorować zaawansowane techniki, takie jak sieci neuronowe. Dzięki Tobie maszyny będą rozpoznawać obrazy, rozumieć język ludzki lub nawet tworzyć nową sztukę.
Zarządzanie cyklem życia modeli uczenia maszynowego
Poznasz narzędzia i praktyki niezbędne do tego, aby monitorować i utrzymywać modele ML, w tym śledzić eksperymenty z MLflow. To umożliwi Ci nie tylko tworzenie, ale i ciągłe doskonalenie AI. Dzięki temu każdy Twój model będzie stawał się coraz mądrzejszy.
Implementacja CI/CD dla projektów AI
Zrozumiesz, jak wdrożyć ciągłą integrację i dostarczanie w projektach związanych z AI, aby automatyzować testowanie i wdrażanie kodu. W ten sposób stworzysz swój własny zespół robotów, które pracują nad Twoim projektem 24/7. Co więcej, stale dbają o doskonałość tego projektu!
Tworzenie kodu produkcyjnego
Dowiesz się, jak przygotować kod do produkcji oraz zapewnić jego wysoką jakość i efektywność. Wyobraź sobie kod, który działa błyskawicznie, bezbłędnie i na taką skalę, że może obsłużyć miliony użytkowników na całym świecie. Nauczymy Cię, jak osiągać takie rezultaty.
Konteneryzacja aplikacji przy użyciu Docker
Opanujesz podstawy konteneryzacji, co pozwoli na łatwiej wdrażać i skalować aplikację AI. Porównajmy to do pakowania całego środowiska projektowego do magicznej skrzynki, którą możesz otworzyć w dowolnym miejscu i czasie, zachowując wszystkie niezbędne zależności i konfigurację.
- Podstaw programowania w Pythonie
Poznasz składnię i struktury danych Pythona, nauczysz się pisać czytelny i efektywny kod. Wyobraź sobie, że kreujesz skrypty, które zautomatyzują nudne zadania lub przeanalizują ogromne zbiory danych w mgnieniu oka. To będą Twoje nowe kompetencje.
- Zarządzanie projektem i kodem za pomocą Git
Odkryjesz, jak używać systemu kontroli wersji do współpracy nad projektami programistycznymi. To jak posiadanie maszyny czasu, która pozwala cofnąć każdą zmianę i eksplorować różne ścieżki rozwoju projektu. Bez ryzyka. Nieźle, co?
- Analiza i przetwarzanie danych
Nauczysz się wykorzystywać biblioteki takie jak Numpy i pandas do manipulacji i analizy danych. Przekształcisz surowe dane w przejrzyste wnioski, które mogą zmieniać biznesy, a nawet wpływać na życiowe decyzje.
- Wizualizacja danych
Opanujesz techniki prezentacji danych przy użyciu Matplotlib i Seaborn, aby tworzyć przejrzyste i informatywne wykresy. To tak, jakby malować obrazy, w których każda linia i kolor opowiadają historię ukrytą w danych.
- Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (AI/ML)
Zdobędziesz wiedzę o fundamentach AI/ML, w tym o klasycznych modelach dostępnych w bibliotece sklearn. Wyobraź sobie, że tworzysz inteligentnych systemów, które uczą się z doświadczenia, przewidują przyszłość i pomagają rozwiązywać realne problemy. Podczas kursu AI Engineering to jest w zasięgu Twoich rąk.
- Projektowanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji (AI)
Nauczysz się tworzyć i trenować modele sztucznej inteligencji z użyciem Keras i TensorFlow, a także eksplorować zaawansowane techniki, takie jak sieci neuronowe. Dzięki Tobie maszyny będą rozpoznawać obrazy, rozumieć język ludzki lub nawet tworzyć nową sztukę.
- Zarządzanie cyklem życia modeli uczenia maszynowego
Poznasz narzędzia i praktyki niezbędne do tego, aby monitorować i utrzymywać modele ML, w tym śledzić eksperymenty z MLflow. To umożliwi Ci nie tylko tworzenie, ale i ciągłe doskonalenie AI. Dzięki temu każdy Twój model będzie stawał się coraz mądrzejszy.
- Implementacja CI/CD dla projektów AI
Zrozumiesz, jak wdrożyć ciągłą integrację i dostarczanie w projektach związanych z AI, aby automatyzować testowanie i wdrażanie kodu. W ten sposób stworzysz swój własny zespół robotów, które pracują nad Twoim projektem 24/7. Co więcej, stale dbają o doskonałość tego projektu!
- Tworzenie kodu produkcyjnego
Dowiesz się, jak przygotować kod do produkcji oraz zapewnić jego wysoką jakość i efektywność. Wyobraź sobie kod, który działa błyskawicznie, bezbłędnie i na taką skalę, że może obsłużyć miliony użytkowników na całym świecie. Nauczymy Cię, jak osiągać takie rezultaty.
- Konteneryzacja aplikacji przy użyciu Docker
Opanujesz podstawy konteneryzacji, co pozwoli na łatwiej wdrażać i skalować aplikację AI. Porównajmy to do pakowania całego środowiska projektowego do magicznej skrzynki, którą możesz otworzyć w dowolnym miejscu i czasie, zachowując wszystkie niezbędne zależności i konfigurację.
