Pierwszy taki kurs na rynku

Zaawansowany kurs dla osób z doświadczeniem w IT. Zdobądź nową wiedzę w przełomowej dziedzinie programowania. Przekwalifikuj się na stanowiska typu inżynier uczenia maszynowego lub inżynier sztucznej inteligencji i twórz rozwiązania oparte na AI!

Inżynier AI & ML

Icon
NAJBLIŻSZY START: 18 MAJA 2024

e-learning UCZENIE MASZYNOWE (38 godzin materiału) o wartości 1 699 PLN

Harmonogram
Program

Promocja na BLACK WEEKS

Icon Image

Warsztat z Prompt Engineeringu

Warunkiem skorzystania z promocji jest wysłanie zgłoszenia pomiędzy 20 a 30 listopada 2023 roku. Oferta obowiązuje wyłącznie na kursy, które rozpoczną się w tym roku. Po zgłoszeniu na kurs należy podać opiekunce klienta w mailu kod: InżynierBW2023.

Zdobądź kompetencje niezbędne do pracy przy komercyjnych projektach AI

Kurs przygotowuje do pracy na stanowiskach takich jak inżynier sztucznej inteligencji, inżynier uczenia maszynowego lub inżynier deep learningu. Umożliwia zdobycie wiedzy na temat działania algorytmów uczenia maszynowego, profesjonalnej implementacji systemów opartych na sztucznej inteligencji oraz wdrażaniu ich do rozwiązań produkcyjnych.

  • Będziesz profesjonalnie programować w Pythonie i zgodnie z najlepszymi praktykami programistycznymi.
  • Nauczysz się budować wysokiej jakości systemy oparte na sztucznej inteligencji.
  • Zdobędziesz kompetencje w rozwijaniu projektów wykorzystujących uczenie maszynowe.
  • Opanujesz technologie i narzędzia pozwalające na produkcyjne wdrażanie rozwiązań.
  • Nauczysz się stosować w praktyce algorytmy uczenia maszynowego i nowoczesne sieci neuronowe.
  • Poznasz zaawansowane metody inżynierskie i nauczysz się profesjonalnego wytwarzania kodu.
Zaaplikuj

Możesz tworzyć rozwiązania oparte na AI!

Zapytaj o ofertę dla firm

Poznaj autorów kursu Inżynier AI & ML


Machine Learning Engineer w Sotrenderze. Moja praca polega na rozwijaniu i wdrażaniu algorytmów uczenia maszynowego do różnych zastosowań w świecie mediów społecznościowych. Biorę udział we wszystkich etapach projektów, od badań po wdrażanie tworzonych produktów. Specjalizuję się w głębokim uczeniu maszynowym, a najwięcej doświadczeń zgromadziłem w obszarze przetwarzania języka naturalnego.


Icon


Senior Machine Learning Engineer w Sotrenderze. Zajmuję się rozwijaniem, wdrażaniem, monitorowaniem i utrzymywaniem algorytmów uczenia maszynowego do różnych zastosowań w ekosystemie mediów społecznościowych. Specjalizuje i rozwijam się w zagadnieniach MLOps, związanych z wdrażaniem i utrzymywaniem rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję.

Marcin Rybiński
Icon

Poznaj trenerów kursu Inżynier AI & ML

Zajmuje się pełnym cyklem zagadnień, od dekompozycji problemu biznesowego, poprzez analizy i research aż po trenowanie i deployment modeli na produkcję. Jako trener prowadzi kursy z obszaru Data Science i Machine Learning w Sages. Wykładowca przedmiotu "Uczenie Maszynowe w rozwiązaniach Big Data" na studiach podyplomowych "Big Data" na Politechnice Warszawskiej. Podczas kursu Inżynier AI Waldemar wprowadzi Was w tajniki Deep learningu: computer vision.


Waldemar Kołodziejczyk

Specjalizuje się w inżynierii danych z użyciem AWS. Od 2017 roku pisze bloga o inżynierii danych, uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Napisał jeden z rozdziałów książki "97 Things Every Data Engineer Should Know". Występuje na konferencjach i meetupach w roli prelegenta gdzie dzieli się swoim doświadczeniem ze społecznością programistów. Prowadzi szkolenia komercyjne. Z Bartoszem spotkacie się na zajęciach przy okazji modułów Praca z danymi w Python oraz Implementacja systemów AI.

Bartosz Mikulski

Michał Gałka

Łączy swoje zamiłowanie do Pythona i technologii embedded, spędzając czas na pracy z układami obsługiwanymi przez MicroPython oraz jednopłytkowymi komputerami typu Raspberry Pi i podobnymi. Posiada doświadczenie w pracy w międzynarodowych zespołach, zarówno w Polsce, jak i poza nią. Aktualnie pracuje nad infrastrukturą testową dla jednego ze startupów z branży automotive. Wcześniej związany z KernelCI - rozproszoną platformą do automatyzacji testów jądra Linux.

Michał jest inżynierem oprogramowania z 15-letnim doświadczeniem w pracy z Pythonem. Jego zainteresowania sięgają również systemów wbudowanych.

ImageImage

Profesjonalnie i akademicko związany z branżą inżynierską, tworzy rozwiązania oparte o wizję komputerową, szeregi czasowe i uczenie ze wzmocnieniem.

Image

Inżynier danych, MLOps engineer. W pracy zawodowej zajmuje się budowaniem zautomatyzowanej platformy wdrażania modeli uczenia maszynowego na produkcji.

Poznaj recenzentów zaangażowanych
w przygotowanie kursu Inżynier AI & ML

Image

Co o samym kursie mają do powiedzenia nasi kursanci?

Czy program Inżynier AI & ML jest dla Ciebie?

Zależy Ci na realnym efekcie? My również stawiamy na praktykę!

TAK, jeśli...

  • Masz przynajmniej rok praktycznego doświadczenia w programowaniu w jakimkolwiek "klasycznym" języku: Python, C++, C#, Java, PHP, R (uczestnicy bez znajomości Pythona, ale z doświadczeniem w innym języku, otrzymają od nas krótki kurs e-learningowy wprowadzający do Pythona do przerobienia przed kursem).
  • Jesteś programistą i chcesz zmienić obszar pracy na AI.
  • Jesteś studentem informatyki/matematyki/fizyki lub kierunku pokrewnego i chcesz rozpocząć karierę w obszarze AI.
  • Jesteś specjalistą data science i chcesz rozwinąć swoje kompetencje inżynierskie w kierunku inżynierii AI i MLOps.
Zaaplikuj

NIE, jeśli...

  • Dopiero zaczynasz albo chcesz zacząć przygodę z programowaniem

Interesuje Cię inżynieria AI, ale nie znasz podstaw? Wybierz:

Kurs Machine learning pozwala na nabycie praktycznych umiejętności związanych z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w różnych obszarach biznesu, nauki czy przemysłu.

Kurs w formule blended learning:
Machine learning

Icon

Bootcamp:
Data Science PRO!

Icon

Zapraszamy na 56-godzinny kurs wprowadzający do świata algorytmów machine learning!

Poznaj pakiet technologii i narzędzi niezbędny do rozpoczęcia pracy w dziedzinie Data Science w trakcie blisko 420 godzin nauki

Co zapewnia kurs Inżynier AI & ML ?

Poświadczone certyfikatem umiejętności pozwalające pracować w zawodzie przyszłości Inżynier AI

Ponad 400 h nauki, w tym:

Nielimitowany dostęp do nagrań ze wszystkich zajęć prowadzonych na żywo na platformie online

Sprawdzona kadra trenerska z doświadczeniem dydaktycznym i projektowym

  • 240 h na żywo online z najlepszymi mentorami ( 15 weekendów)
  • + nauka w ramach Pre work
  • 84h pracy własnej
  • + praca przy projekcie końcowym

Program kursu Inżynier AI & ML

MATERIAŁY UDOSTĘPNIONE NA PLATFORMIE E-LEARNINGOWEJ W FORMIE NAGRAŃ WIDEO
WARSZTATY ZDALNE Z TRENEREM (6x3H)
Zamknięta grupa dyskusyjna, dzieląca się wiedzą

Uroczyste otwarcie kursu, przywitanie uczestników, wprowadzenie

Programowanie w Python 1

moduł 1
rozwiń program
  • Wyrażenia listotwórcze
  • Generatory
  • Mechanizmy przekazywania argumentów do funkcji
  • Obsługa wyjątków
  • Dekoratory
  • Programowanie obiektowe
  • Moduły, środowiska wirtualne

Linux, Git

MODUŁ 2
rozwiń program
  • Podstawy systemu Linux
  • Praca w terminalu: podstawowe komendy, praca na plikach, zmienne środowiskowe
  • Wprowadzenie do programowania w Bash
  • System kontroli wersji Git - komendy: commit, push, pull, tagowanie, stash, reset, restore, revert
  • Pliki Gita: .gitignore, .git, .gitkeep, .gitattributes
  • Git: praca na branchach (merge, rebase, cherry pick) , dobre praktyki, code review

Praca z danymi w Python

MODUŁ 3
rozwiń program
  • Biblioteka numpy - tablice i obliczenia zwektoryzowane
  • Biblioteka pandas - przetwarzanie danych tabelarycznych
  • Biblioteka matplotlib - wizualizacja danych

Uczenie maszynowe 1

MODUŁ 4
rozwiń program
  • Podstawy uczenia maszynowego - schematy trenowania modeli i dokonywanie predykcji
  • Model regresji liniowej
  • Metoda najbliższych sąsiadów
  • Poprawianie modelu poprzez transformacje danych
  • Problem przeuczenia modelu i regularyzacja
  • Metodologia optymalizacji i ewaluacji modeli regresyjnych

Uczenie maszynowe 2

MODUŁ 5
rozwiń program
  • Problem klasyfikacji, mechanizmy ewaluacji klasyfikatorów, model regresji logistycznej
  • Algorytmy drzewiaste i komitety modeli: drzewo decyzyjne, las losowy, bagging
  • Czyszczenie danych i inżyniera cech
  • Implementacja potoków uczenia maszynowego
  • Problem niezbalansowanych klas

Programowanie w Python 2

MODUŁ 6

rozwiń program
  • Programowanie obiektowe: dziedziczenie, kompozycja, klasy mixin, dependency injection, klasy abstrakcyjne
  • Dobre praktyki, SOLID
  • Dataclasses, Enum
  • Wybrane wzorce projektowe
  • Type annotations
  • Testy jednostkowe - biblioteka pytest

Implementacja systemów AI 1

MODUŁ 7

rozwiń program
  • Produkcyjna implementacja procesów opartych na uczeniu maszynowym w oparciu o paradygmat obiektowy
  • Zarządzanie strukturą projektu
  • Budowa środowiska projektu
  • Praca z plikami konfiguracyjnymi

Implementacja systemów AI 2

MODUŁ 8

rozwiń program
  • Zarządzanie eksperymentami ML'owymi
  • Dokumentowanie eksperymentów z MLflow
  • Reprodukowalność w eksperymentach
  • Wersjonowanie danych i modeli
  • Bayesowska optymalizacja hiperparametrów

Deployment rozwiązań AI 1

MODUŁ 9

rozwiń program
  • Podstawy ruchu sieciowego i protokół HTTP
  • Implementacja REST API
  • Testy jednostkowe i obciążeniowe
  • Dobre praktyki w projektowaniu REST API

Deployment rozwiązań AI 2

MODUŁ 10

rozwiń program
  • Podstawy kontenerów - cechy, zalety, wady
  • Docker - budowa i operacje na kontenerach
  • Docker-compose - budowa wielu kontenerów
  • Optymalizacja czasu budowy i rozmiaru obrazów
  • Dobre praktyki w budowie kontenerów

Deployment rozwiązań AI 3

MODUŁ 11
rozwiń program
  • Kubernetes - cechy, zalety, wady
  • Komponenty w Kubernetes i ich implementacja - Pod, Deployment, Service
  • Strategie deploymentowe - Rolling, Canary, Shadow, Blue-Green
  • Autoskalowanie serwisów opartych o ML
  • Dobre praktyki we wdrażaniu rozwiązań MLowych na Kubernetes

Deployment rozwiązań AI 4

MODUŁ 12
rozwiń program
  • Implementacja potoku CICD
  • Budowa potoków MLowych
  • Orkiestracja i zarządzanie potokami

Deep learning

MODUŁ 13
rozwiń program
  • Metoda spadku gradientu, proces uczenia sieci neuronowych
  • Perceptron wielowarstwowy
  • Przetwarzanie obrazow przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
  • Word embeddings
  • Przetwarzania języka naturalnego przy użyciu rekurencyjnych sieci neuronowych

Deep learning: NLP

MODUŁ 14
rozwiń program
  • Architektura transformer
  • Transfer learning, BERT, biblioteka HuggingFace
  • Sieci generujące tekst
  • Głębokie modele językowe (Large Language Models)

Deep learning: computer vision

MODUŁ 15
rozwiń program
  • Transfer learning w analizie obrazów
  • Wykrywanie obieków na obrazach
  • Praktyczne wykorzystanie zasobów open source

Obejrzyj webinarium współtwórcy kursu

Czym jest "large language model" i "reinforcement learning".

Jakie są ograniczenia ChatGPT i tego typu narzędzi.

Czy "prompt engineerig" to tylko buzzword i naciąganie, czy kryje się za tym coś poważnego.

Click to play video

Poznaj nas!

Organizacja nauki i wsparcie:

  • Grupowy kanał do dyskusji z innymi uczestnikami
  • Możliwość zadawania na kanale pytań trenerowi
  • Praktyczne zadania domowe pozwalające ugruntować wiedzę wyniesioną z nagrań
  • Praktykowanie wiedzy podczas zajęć warsztatowych
  • Rozwiązywanie realnych Case Studies
  • Praca projektowa
  • Teoria uczenia maszynowego - omówienie jak działają algorytmy
  • Inżyniera - demonstracja działania algotytmów w języku Python
  • Metodologia - jak poprawnie pracować z algorytmami
  • Wyzwania praktyczne - techniki radzenia sobie z różnorodnymi sytuacjami
  • Dostęp do dodatkowych nagrań z webinarów tematycznych

Nagrania:

  • Wybrany przez Ciebie problem do rozwiązania z wykorzystaniem uczenia maszynowego
  • Wsparcie w trakcie pracy nad projektem i możliwość konsultacji z trenerem w naszym kanale
  • Dokładne sprawdzenie projektu przez trenera i wartościowy feedback
  • Cenny punkt do portfolio pod kątem branży data science
  • Możliwość otrzymania certyfikatu z wyróżnieniem w przypadku najlepszych projektów

Projekt końcowy:

EKSPERCKI PROGRAM ROZWOJOWY STWORZYLIŚMY Z MYŚLĄ O BUDOWANIU NAJLEPSZYCH KADR IT

Dlaczego warto zainwestować w kurs
Inżynier AI & ML?

Stanowiska Inżynierów AI zapewniają wynagrodzenia wyższe od Inżynierów ML i Data science.

Inżynierowie AI są bardzo dobrze opłacani

Stworzyliśmy specjalny program dla programistów i osób pracujących na stanowisku data scientist, którzy chcą się rozwijać i mają solidne podstawy. Nauczysz się tworzyć rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję oraz wdrażać je do produkcyjnych systemów.

Pierwszy taki kurs w Polsce

Icon

Trwający od lat rozwój tej dziedziny, którego ostatnio widowiskowym przejawem był ChatGPT sprawia, że zdecydowanie jest to dziedzina, w której warto się rozwijać.

Zapotrzebowanie na inżynierów AI rośnie i będzie rosło.

Zaaplikuj
Zapytaj o ofertę dla firm

Czy inwestycja w kurs Inżyniera AI&ML jest opłacalna?

Image

EKSPERCKI PROGRAM ROZWOJOWY STWORZYLIŚMY Z MYŚLĄ O BUDOWANIU NAJLEPSZYCH KADR IT

Dlaczego warto zainwestować w kurs
Machine Learning?

Uczenie maszynowe jest fundamentem czwartej rewolucji przemysłowej, polegającej na upowszechnieniu się inteligentnych systemów i urządzeń. W dzisiejszych czasach każdy duży biznes wykorzystuje samodzielnie uczące się algorytmy, a coraz więcej małych biznesów rozwija swoją działalność w oparciu o tę technologię.


Uczenie maszynowe stosowane jest właściwie w każdej branży – od marketingu i systemów rekomendacyjnych, poprzez sprzedaż i bankowość, a kończąc na przemyśle i zastosowaniach w naukach przyrodniczych i medycynie. To sprawia, że kompetencje w tym obszarze są niezwykle cenne, a rozwiązywanie rzeczywistych problemów z ich wykorzystaniem – niezwykle ciekawe.

Zaaplikuj na kurs Inżynier AI & ML

UWAGA. Jeśli bardzo dobrze znasz Pythona lub/i ML to możliwe jest pominięcie niektórych zjazdów. Zaproponujemy Ci wtedy niższą cenę kursu. Jeżeli nie jesteś pewien/pewna swojego poziomu - zawsze możesz się z nami skonsultować.

ETAP III

Podpisanie umowy i wniesienie opłaty za kurs

Przesłanie CV

ETAP II

ETAP I

Wypełnienie formularza aplikacyjnego

Weekendowy

Zajęcia w soboty i niedziele

(15 weekendów)

CENA ZAWIERA

  • GRATIS: e-learning z Machine Learningu
  • 240h na żywo z trenerem (online)
  • 84h pracy własnejPre work + praca nad projektem końcowym
  • Nieograniczony dostęp do nagrań z kursu
  • Konsultacje i mentoring
  • Aktualne narzędzia i dobre praktyki
  • Praca nad projektem końcowym i konsultacje przy jego realizacji na zamkniętej grupie na Slacku

TRYB ZDALNY

CENA

APLIKACJA NA KURS KROK PO KROKU

Masz pytania? Sprawdź FAQ!

VOUCHERY
DOFINANSOWANIE

16 900 PLN*

Zapytaj o ofertę dla firm

Zapis na kurs

Zaaplikować możesz przez stronę bądź pisząc bezpośrednio do nas na email: info@kodolamacz.pl


Wypełnienie formularza

Poprosimy Cię o podanie informacji dotyczących dotychczasowego doświadczenia programistycznego.


Przesłanie CV

Bootcamp Inżynier AI & ML wymaga wcześniejszego doświadczenia w programowaniu, dlatego prosimy o podesłanie szczegółowego CV (doświadczenie + edukacja w tym kierunku). Chcemy dołożyć wszelkich starań, żeby zebrana grupa była na podobnym - zaawansowanym, przynajmniej w pewnym stopniu, poziomie. Jeżeli rekrutacja Ci się nie powiedzie, zaproponujemy bardziej dopasowany kurs z naszego portfolio. Wszystko po to, żeby bootcamp był dla Ciebie efektywny.


Decyzja

Otrzymasz decyzję o przystąpieniu do kursu. Zdarza się, że Trener rekomenduje przystąpienie do następnej edycji. Nie martw się, wskażemy jakie braki w nauce należy uzupełnić i podpowiemy jak to zrobić. Zależy nam, na efektywności Twojej nauki.


Materiały do samodzielnej nauki

Przed rozpoczęciem kursu otrzymasz materiały do samodzielnego przyswojenia, które pomogą wejść Ci w tryb nauki na kursie oraz pozwolą powtórzyć materiał wstępny.


Podpisanie umowy

Dopiero na tym etapie podpisujemy umowę. Chcemy, żebyś był w stu procentach pewien/pewna swojej decyzji. Pamiętaj, że są możliwe różne formy dofinansowania, możesz sprawdzić je tutaj. W razie dodatkowych pytań czy wątpliwości zawsze możesz napisać do nas, postaramy się pomóc.


Rozpoczęcie kursu

Rozpoczynasz wybrany przez siebie kurs. Spędzisz 240 godzin na bootcampie. Dodatkowo przewidujemy czas na pre work, projekt końcowy i około 84 godzin pracy własnej, aby powtórzyć i utrwalić materiał z zajęć. Będzie to czas bardzo wymagający, ale dołożymy wszelkich starań, żeby pomóc Ci przejść przez niego tak, aby na końcu towarzyszyło Ci wyłącznie uczucie satysfakcji z włożonej pracy. A poświęcenie oraz wyrzeczenia zaowocowały zdobytą wiedzą oraz autorskim projektem.


Projekt końcowy

Certyfikat uzupełniony o opinię Trenera otrzymują uczestnicy, którzy wykonają projekt końcowy. Jest to rozbudowany projekt wykorzystujący w pełni wiedzę zdobytą na kursie i będący swoistą wizytówką nabytych kompetencji. Projekt będzie powstawał w trakcie trwania bootcampu. Uczestnicy mają pełne wsparcie opiekuna merytorycznego zarówno na etapie wybrania tematu, jak i w momencie napotkania późniejszych problemów, podczas tworzenia swojego projektu.

HARMONOGRAM ZAJĘĆ
HARMONOGRAM

18.05.2024

e-learning UCZENIE MASZYNOWE (38 godzin materiału) o wartości 1 699 PLN

Icon

CENA DLA ABSOLWENTÓW KURSÓW DATA SCIENCE

13 500 PLN**

18 900 PLN

*Najniższa cena z ostatnich 30 dni 16 900

**Elastyczna oferta dla absolwentów kursów Data Science. Proponujemy wersję kursu bez modułów, które były zawarte w Data Science PRO. Z oferty mogą skorzystać również absolwenci bootcampów innych marek, pod warunkiem, że opiekun merytoryczny kursu uzna, że poziom wiedzy przekazanej na kursie był odpowiednio wysoki.

INFORMATOR

FAQ

Jak wygląda proces rekrutacji na bootcamp?

Zgłoszenie uczestnictwa odbywa się na podstawie formularza aplikacyjnego. Po przesłaniu zgłoszenia kandydat otrzymuje drogą mailową zaproszenie do procesu rekrutacji. Rekrutacja jest dwuetapowa: obejmuje ankietę kwalifikacyjną, dotyczącą dotychczasowego doświadczenia programistycznego CV oraz w indywidualnych przypadkach rozmowę z Opiekunem kursu (telefoniczna około 20 min.). Potwierdzenie terminu rozpoczęcia danego kursu następuje po zakończeniu całości procesu rekrutacyjnego na ten kurs.


Pełna zawartość programu opisana jest szczegółowo w sekcji Cena. Organizatorzy nie zapewniają sprzętu, zakwaterowania oraz wyżywienia uczestnikom na czas trwania kursu.

Co obejmuje cena kursu?

W przypadku osób prywatnych podana cena to cena końcowa, w przypadku finansowania szkolenia przez firmy - jest to cena netto - doliczamy 23% VAT.

Czy podana cena jest kwotą netto czy brutto?

Zajęcia odbywają się godzinach 8-16. Są podzielona na cztery bloki - po dwa przed i po przerwie obiadowej, rozdzielone przerwą. Nie ma podziału na zajęcia wykładowe i ćwiczeniowe - zajęcia mają formę warsztatową i cały czas pracujemy przy swoich komputerach. Nie znaczy to, że w ogóle nie ma momentów, w których trener coś opowiada i pokazuje, a uczestnicy tylko słuchają. Natomiast takich momentów “wykładowych” jest stosunkowo mało, a do tego często mają formę angażującą - teoria płynnie przeplatana jest praktyką. Zajęcia są elastyczne i nieograniczone tradycyjnym sztywnych harmonogramem - jeżeli grupa ma trudności z opanowaniem pewnego zagadnienia, a inne są łatwiejsze, to prowadzący więcej czasu poświęci na to trudniejsze zagadnienie. Nie ma tu miejsca na mechaniczne odhaczanie punktów “podstawy programowej” - celem zajęć jest dobre opanowanie materiału przez uczestników, a plan kursu jest skonstruowany tak, że na wszystko jest czas. Standardem są również kształcące dyskusje wywiązujące się z pytań uczestników. Jest to wyższa jakość edukacji w stosunku do tradycyjnych studiów.

Jak wyglądają zajęcia?

Wymagania opisaliśmy na stronie w sekcji: Czy program Inżynier AI & ML jest dla Ciebie? Natomiast jeśli w dalszym ciągu masz wątpliwości to pamiętaj, że będziesz mógł to sprawdzić w trakcie procesu rekrutacji, który jest darmowy i do niczego nie zobowiązuje. Rekrutacja obejmuje ankietę kwalifikacyjną dotyczącą dotychczasowego doświadczenia programistycznego oraz opcjonalnie rozmowę indywidualną osoby merytorycznej z kandydatem.

Czy kurs jest dla mnie?

W obecnych czasach w Internecie da się znaleźć wszystko - i dotyczy to również tego czego uczymy na kursie. Natomiast nie istnieje jedno źródło (kurs online, zestaw materiałów, podręcznik dostępny online), które kondesowałoby tę wiedzę w jednym miejscu. Każde materiały dostępne w sieci pokrywają jedynie pewien wycinek całości i są one rozrzucone po bezkresie Internetu. Odnalezienie się w tym, oddzielenie treści przydatnych od tych zbędnych, wybranie materiałów dobrej jakości - to olbrzymie i bardzo trudne wyzwanie, wymagające poświęcenia ogromnej ilości czasu na jego realizację. Do tego dochodzą naturalne kwestie efektywności nauki samodzielnej - motywacja do samotnej pracy, wynajdywanie czasu pośród natłoku obowiązków życia codziennego, brak pomocy nauczyciela. Ponadto podczas nauki samodzielnej nigdy nie skorzystamy z osobistych doświadczeń specjalistów - nie dowiemy się co jest ważne w praktyce, na co trzeba zwracać uwagę i nie dowiemy się jak najefektywniej rozwiązywać praktyczne problemy. Wielu uczestników naszych kursów rozpoczynało naukę na własną rękę, ale ostatecznie z różnych względów decydowało się na udział i uznało to za opłacalną inwestycję.

Czy na kursie nauczę się więcej, niż mogę sam z internetu?

  • Stabilne połączenie internetowe (zalecane min. 10Mbit/s download i 1Mbit/s upload
  • Przeglądarka internetowa Chrome lub Firefox (zalecane Chrome); na urządzeniach mobilnych niezbędna jest aplikacja Zoom
  • Dobrej jakości słuchawki oraz mikrofon oraz miejsce wolne od hałasu.(Opcjonalnie) kamera internetowa.
  • (Opcjonalnie) duży monitor lub dwa urządzenia (np. tablet na którym oglądamy szkolenia i komputer na którym pracujemy) lub dwa ekrany; w przypadku użycia dwóch niezależnych urządzeń nie będzie możliwości pokazania zawartości swojego ekranu
  • Komputer z przynajmniej 16 Gb pamieci RAM.

Jaki sprzęt powinni zapewnić sobie uczestnicy programu?

Jaka jest różnica między bootcampem a studiami?

Studia oferują zdobycie wiedzy ogólnej, bez ukierunkowania na konkretną specjalizację. Rozwijają kompetencje ogólne będące bazą do zdobycia umiejętności j w trakcie pracy. Bootcamp to szkoła zawodu, nauka w kierunku zdobycia praktycznych umiejętności potrzebnych do jego wykonania. W skrócie: po studiach potrzebujesz stażu, po bootcampie – staż masz już za sobą.

Znalazłeś tańszy kurs i zatanawiasz się czy go nie wybrać? Pamiętaj, że kurs kursowi nie równy. Poza oczywistymi parametrami jak długość, tryb czy format kursu, zwracaj również uwagę na jego jakość. A tę gwarantuje firma szkoleniowa: jej doświadczenie w branży, sposób przygotowywania i aktualizacji programów kursów, przygotowanie do zajęć oraz dobór kadry prowadzących. Więcej o tym, dlaczego bootcampy są takie drogie znajdziesz we wpisie na naszym blogu.

Dlaczego bootcamp jest taki drogi?

Oczywiście i nawet na specjalnych warunkach. Jeśli uczesniczyłeś w naszym bootcampie Data Science to powinieneś mieć juz opanowany zakres z modułów 3, 4 i 5 dlatego pomniejszymy Tobie cenę kursu o 6 dni. Jeśli chcesz mozesz uczestniczyć we wszystkich zajęciach, ale wskazane będę stanowiły dla Ciebie częściowe powtórzenie. O dokładną wycenę dopytaj Opiekuna kursu.

Czy jako absolwent bootcampu Data Science mogę wziać udział w kursie Inżynier AI & ML?

Twoja przyszła pensja Ci to zwróci - zainwestuj w siebie!

Zapotrzebowanie na inżynierów AI rośnie i będzie rosło. Jeśli masz wątpliwości czy to kierunek dla Ciebie lub inne pytania odnośnie kursu - skontaktuj się z nami!

© Sages. Wszelkie prawa zastrzeżone.

Regulamin udziału w programie Inżynier AI→
Ta strona korzysta z ciasteczek. Dalsze korzystanie ze strony oznacza, że zgadzasz się na ich użycie. Możesz to zmienić w ustawieniach swojej przeglądarki.
Polityka prywatności Akceptuję