ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »
Play

Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Autor:
Piotr Szajowski
Długość
liczba lekcji: 25, czas trwania: 11:19:58
Ocena

Kup kurs 161,79 zł

Kurs wideo

Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek (ebook)(audiobook)(audiobook)

Okładka książki/ebooka Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Okładka książki Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Okładka książki Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Okładka książki Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Wydawnictwo:
Videopoint
Wersja:
Online i ZIP (2.7GB)
Czas trwania:
11:19:58
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni ten kurs

Videokurs

199,00 zł
161,79 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent

Przenieś na półkę

Do przechowalni

  1. 1. Wstęp 5:53

  2. 2. Software i hardware 1:38:53

  3. 3. Wprowadzenie do uczenia maszynowego 2:02:16

  4. 4. Przykłady zastosowania klasyfikacji 4:06:39

  5. 5. Przykłady zastosowania regresji 1:29:28

  6. 6. Przykłady zastosowania uczenia nienadzorowanego 1:10:07

  7. 7. Dodatek 1 32:07

  8. 8. Dodatek 2 14:35

Obierz kurs na... machine learning!

Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwiązać właśnie z użyciem uczenia maszynowego. Można dzięki niemu wyszukiwać zdjęcia, na których znajdują się te same lub podobne obiekty, klasyfikować teksty z danej dziedziny, szacować, jak potoczy się kariera absolwenta szkoły i jaki kolejny produkt klient umieści w koszyku. Rozwiązania takich problemów są źródłem budowania wartości właściwie w każdej branży, w której nastąpiła już choćby minimalna cyfryzacja.

Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pomoże Ci zorientować się w najważniejszych kwestiach dotyczących uczenia maszynowego i poznać techniki budowania praktycznych modeli, pozwalających swobodnie poruszać się w dużych zbiorach danych i wyłuskiwać z nich potrzebne informacje.

Wgryź się w podstawy uczenia maszynowego i wykorzystaj je już dziś — ta rewolucja dzieje się naprawdę!

Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia?

  • Zainstalujesz i skonfigurujesz środowisko Anaconda.
  • Nauczysz się korzystać z Google Colaboratory.
  • Poznasz dobre praktyki w uczeniu maszynowym (w tym metody projektowe).
  • Zobaczysz, jak wygląda wczytywanie danych i manipulowanie nimi za pomocą biblioteki Pandas.
  • Wykorzystasz modele zaimplementowane w bibliotece Scikit-Learn (sklearn) do rozwiązania problemów:
  1. o klasyfikacji,
  2. o regresji,
  3. o redukcji wymiaru,
  4. o poszukiwania skupień.
  • Zbudujesz modele sieci neuronowych w bibliotece Keras/Tensorflow (w tym modele sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych).
  • Sprawdzisz, jak wykorzystać biblioteki MLextend do analiz asocjacji.

W kolejnych krokach opanujesz technikę transfer learningu, dokonasz optymalizacji hiperparametrów modeli i odkryjesz, jak działa konteneryzacja rozwiązań z użyciem Dockera.

Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek zakończysz na poziomie podstawowym, ale Twoja wiedza zwiększy się zdecydowanie. Bezpośrednio dzięki umiejętnościom zdobytym w czasie kursu będziesz potrafił zbudować takie rozwiązania jak: klasyfikator obrazów (na przykład rozpoznający, że na obrazie z kamery bezpieczeństwa pojawił się jakiś konkretny obiekt), klasyfikator tekstów (na przykład pozwalający zaklasyfikować wiadomości do odpowiedniej kategorii), model do prognozy zjawisk obserwowanych w czasie (na przykład prognozujący liczbę samochodów, które przejeżdżają dany odcinek drogi), model mierzący różne wartości liczbowe na podstawie obrazów (na przykład taki, który jest w stanie stwierdzić, jak bardzo nachylony jest obiekt znajdujący się na zdjęciu), model pozwalający wyszukiwać obiekty o podobnych cechach (na przykład zdjęcia zawierające podobne obiekty).

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwojem narzędzi big data, usług chmurowych i stopniowym zwiększaniem mocy obliczeniowej nawet komputerów klasy PC coraz szybciej przekształca branżę IT. Dzięki temu, że należące do niej wielkie firmy udostępniły na zasadach open source wiele narzędzi i bibliotek, które pozwalają na szybkie i sprawne budowanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, rozwój tej dziedziny przyspiesza jeszcze bardziej.

Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pozwoli Ci odkryć najważniejsze techniki uczenia maszynowego i dostosować modele do Twoich celów. Oprócz przykładów zastosowania klasyfikacji z użyciem płytkiego i głębokiego uczenia maszynowego oraz zastosowania regresji znajdziesz tu przykłady uczenia nienadzorowanego, optymalizacji hiperparametrów oraz konteneryzacji wytrenowanych modeli za pomocą Dockera.

Przyjmij zaproszenie do świata AI!

Trudno określić, jak będzie się rozwijać uczenie maszynowe w przyszłości, jednak pewne jest, że przynajmniej w najbliższych latach będzie to dziedzina znajdująca coraz więcej praktycznych zastosowań. Zaobserwować można postępującą „demokratyzację” uczenia maszynowego — narzędzia stają się coraz łatwiejsze w użyciu, dostępne są już wytrenowane modele, które dzięki technice transfer learningu łatwo jest zaprząc do rozwiązywania własnych problemów, a usługi chmurowe, oferujące możliwość użycia komputerów o dużej mocy obliczeniowej, mają na tyle przystępne ceny, że każda firma czy nawet osoba prywatna może sobie pozwolić na korzystanie z tych narzędzi. To wszystko powoduje, że wiele osób pragnie jak najszybciej poznać techniki związane z uczeniem maszynowym i ze sztuczną inteligencją.
Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek to najlepszy wstęp do praktycznego zastosowania metod zdecydowanie ułatwiających pracę z dużymi zbiorami danych. Po tym kursie już nigdy nie będziesz musiał ręcznie szukać igły w stogu siana.

Tylko dla wtajemniczonych

W 2020 roku firma OpenAI udostępniła API do modelu GPT-3, którego najobszerniejsza wersja zawiera przeszło 170 miliardów parametrów (dla porównania: modele omawiane podczas szkolenia Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek mają maksymalnie kilkadziesiąt milionów parametrów). Okazuje się, że tak duży model, wytrenowany na ogromnym zbiorze tekstów, zaczyna mieć już pewne cechy, których spodziewać by się można po przyszłych modelach „ogólnej sztucznej inteligencji” — potrafi rozwiązywać zadania, do których nie został bezpośrednio wytrenowany. Jego możliwości są oczywiście nadal bardzo dalekie od możliwości ludzkiego mózgu, jednakże jego potencjalne praktyczne zastosowania są przeogromne, wręcz przełomowe. Obecnie dostęp do modelu GPT-3 jest możliwy jedynie przez API udostępniane beta testerom, ale gdy tylko dostęp ten stanie się powszechny, warto poeksperymentować z tym modelem i sprawdzić jego działanie.

O autorze

1 Piotr Szajowski

Piotr Szajowski — z wykształcenia matematyk (pracę doktorską obronił w dziedzinie teorii gier stochastycznych), który ponad dziesięć lat temu zakończył pracę na uczelni i skoncentrował się na karierze w środowisku biznesowym. Pracował na różnych stanowiskach, zarówno technicznych, jak i menedżerskich, w firmach z branży finansowej, produkcyjnej (motoryzacyjnej) oraz IT. Z metodami uczenia maszynowego zetknął się wielokrotnie: na uczelni, w branży finansowej i ostatnio - jako senior data scientist w jednej z wrocławskich firm z branży IT — w projektach software’owych dla klientów z różnych branż. Z zamiłowania jest żeglarzem i majsterkowiczem. Angażuje się także społecznie, między innymi współtworzył Fundację Garaż, która realizowała projekty rozwijające przedsiębiorczość wśród młodych ludzi na terenie Wrocławia.

„Uczenie maszynowe to nie przyszłość branży IT — to już teraźniejszość. Tak jak dwadzieścia lat temu przeżywaliśmy rewolucję związaną z internetem, tak dziś dzieje się to w przypadku sztucznej inteligencji, której uczenie maszynowe jest istotną częścią. Tak jak do niedawna każdy szanujący się specjalista z branży IT powinien był znać zasadę działania protokołu HTTP i przynajmniej podstawy HTML-a, tak dziś powoli nadchodzą czasy, w których każdy powinien rozumieć działanie uczenia maszynowego, przynajmniej na ogólnym, wysokim poziomie, być może nawet bez konieczności zaglądania do "czarnych skrzynek". Artur C. Clarke twierdził: "Każda wystarczająco zaawansowana technologia jest nieodróżnialna od magii". Ja twierdzę, że każda wystarczająco dobrze poznana technologia, nawet jeśli wygląda trochę "magicznie", daje się od magii odróżnić bardzo łatwo. Mam nadzieję, że kurs, który oddaję w Państwa ręce, pozwoli szybko i łatwo poznać w takim właśnie ujęciu tę pasjonującą dziedzinę, jaką jest uczenie maszynowe”.

Piotr Szajowski

Zamknij

Wybierz metodę płatności