TERMIN
24-03 – 25-03-2022
Zobacz pozostałe terminy

TRYB SZKOLENIA
Distance Learning
Sprawdź szkolenia stacjonarne

Lokalizacja Termin Cena Wybierz
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }} ???
Nowość {{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
Skontaktuj się z nami
Dostępne terminy:
DISTANCE LEARNING2022-03-24 - 2022-03-25
Lokalizacja i termin do uzgodnienia
Nowość {{place.price}} netto {{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
  • Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
    {{ basketAddItem.city }}
    {{ basketAddItem.date }}
    Dodaj do koszyka LUB Zarezerwuj szkolenie
    Dodano do koszyka
    Liczba miejsc xxxxxxxxxx

Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy

Szkolenie / Python...

Podstawy uczenia maszynowego

Podstawy uczenia maszynowego

Przeznaczenie szkolenia

Szkolenie przeznaczone jest dla osób chcących zdobyć podstawową wiedzę z uczenia maszynowego (ML). Szkolenie ma charakter wykładowo-dyskusyjny. Omawiane zagadnienia ilustrowane są przykładami w języku Python.

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia

Uczestnicy szkolenia zdobywają podstawową wiedzę teoretyczną potrzebną, aby w świadomy sposób korzystać z wysokopoziomowych implementacji metod ML. Kontynuacją szkolenia stanowią warsztaty "Uczenie maszynowe w języku Python", na których kursanci implementują omówione algorytmy w środowisku programistycznym.

Oczekiwane przygotowanie słuchaczy

Podstawowa wiedza z matematyki i statystyki. Umiejętność programowania pozwoli zrozumieć przykłady w Pythonie ilustrujące omawiane zagadnienia.

Język szkolenia

  • Szkolenie: polski

AGENDA SZKOLENIA

  1. Wprowadzenie do ML
    • Definicja ML
    • ML a sztuczna inteligencja
    • Obszary zastosowania ML
    • Kompetencje w ML
    • Ustrukturyzowane/nieustrukturyzowane dane
    • Cechy/instancje/etykiety/zmienna predykowana
    • Klasyfikacja, regresja, klasteryzacja
    • Rodzaje ML
    • Trening, predykcja, ewaluacja
    • Podział na zbiór treningowy i testowy
    • Regresja liniowa
    • Regresja logistyczna
    • Algorytm a model
    • Spojrzenie procesowe na ML
    • Biblioteki do ML
    • Hello world ML czyli klasyfikacja irysów
  2. Przygotowanie danych
    • Problemy z danymi
    • Podstawy eksploracji i wizualizacji danych
    • Rodzaje cech
    • Kodowanie cech
    • Standaryzacja i skalowanie cech
    • Obserwacje odstające
    • Reguła 3 sigm
    • Braki w danych
    • Selekcja cech/redukcja wymiarowości
  3. Wybrane zagadnienia ML
    • Ocena jakości modelu
    • Problem przeuczenia (overfitting) i niedouczenia (underfitting)
    • Losowość i odtwarzalność w ML
    • Kroswalidacja
    • Parametry a hiperparametry
    • Optymalizacja hiperparametrów
  4. Klasyczne algorytmy ML
    • Taksonomia algorytmów ML
    • Algorytm K najbliższych sąsiadów
    • Drzewa decyzyjne
    • Zespoły modeli (ensembling)
    • Lasy losowe
    • Klasyfikacja wieloklasowa i wieloetykietowa
    • Klasteryzacja: algorytm k-średnich
  5. Sztuczne sieci neuronowe
    • Motywacja i inspiracja biologiczna
    • Model neuronu
    • Funkcje aktywacji
    • Perceptron wielowarstwowy – architektura
    • Perceptron wielowarstwowy – działanie
    • Perceptron wielowarstwowy – uczenie (propagacja wsteczna)
    • Kodowanie obrazu
    • Uczenie batchowe
    • Rodzaje sieci neuronowych
    • Interpretowalność modelu
    • Dalsze kierunki kształcenia
    • Podsumowanie szkolenia: pytania/komentarze/dyskusja


Kod szkolenia PYTH_UM_T / PL AA 2d
   array(6) {
  ["id"]=>
  string(36) "177239BF-B9FC-42DA-B699-B63DECFD98F3"
  ["name"]=>
  string(6) "Altkom"
  ["iscertificatevendor"]=>
  int(0)
  ["iscontentvendor"]=>
  int(1)
  ["imagehash"]=>
  string(3446) "data:image/png;base64,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"
  ["slug"]=>
  string(6) "altkom"
}
    
Pobierz PDF
FORMULARZ KONTAKTOWY
Imię

*

Nazwisko

*

Telefon

*

E-mail

*

Firma

Kod prom.

  • {{ order.city }} {{ order.date }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}   {{ order.code }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}  
Podstawy uczenia maszynowego (PYTH_UM_T / PL AA 2d)
Cena netto
1900.00 PLN
+ vat (2337 PLN brutto 1. os. )
Tryb szkolenia: Distance Learning
Termin: 24-03-2022
Czas trwania: 2 dni (ilość godzin: 14)
Kup Teraz
Zadaj pytanie o szkolenie
Polecane szkolenia
Uczenie maszynowe w języku Python
Kod szkolenia: PL AA 3d