Jedyny 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!

Przedsprzedaż tej edycji - atrakcyjna cena. *
Data Wrzesień 2023 - TRWA REKRUTACJA

Inżynier AI & ML

Czy wiesz jak działa ChatGPT i inne tego typu narzędzia? Jak zostały nauczone wykonywania zadań, do których są wykorzystywane? Chcesz dobrze zrozumieć co się kryje "pod maską" jednego w najgorętszych algorytmów w historii?


Norbert Ryciak tłumaczy jak działa i jak zostało stworzone narzędzie, które jest uważane za największy przełom ostatnich lat w świecie sztucznej inteligencji.

Obejrzyj webinarium Norberta Ryciaka współtwórcy kursu

Zrozumieć AI
Jak działa uczenie maszynowe zastosowane w ChatGPT

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.

Icon
Obejrzyj webinarium

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

Ty też możesz tworzyć rozwiązania oparte na AI!

Zapytaj o ofertę dla firm

Autorzy 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 recenzentów i trenerów zaangażowanych
w przygotowanie kursu Inżynier AI & ML

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 króciótki 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 inżnierii 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

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.

Jedyny 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

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)

̶1̶8̶ 9̶0̶0̶

PLN

Możliwa płatność w ratach.

Kredyt 0% na 12 rat. Czytaj więcej >>>

CENA ZAWIERA

  • 240h na żywo z trenerem (online)
  • 84h pracy własnej
  • Pre 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!

16.09.2023

VOUCHERY
DOFINANSOWANIE

START 1. EDYCJI

UWAGA

OD 1 LIPCA 2023 CENA ZOSTANIE PODWYŻSZONA*

Harmonogram

*Najniższa cena z ostatnich 30 dni (pierwsza przedsprzedaż) wynosiła 12 900 zł. Obecna cena (druga przedsprzedaż) obowiązuje do końca czerwca lub wyczerpania promocyjnych wejść. Ostateczna cena wyniesie 18 900 zł.

14 900

PLN

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.

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.