Big Data i Data Science

Szkolenie Big Data i Data Science - Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji to przegląd technik i algorytmów AI, które są ważnym elementem nowoczesnej analizy danych. Podczas szkolenia uczestnicy dowiedzą się jak wykorzystać sieci neuronowe w analizie danych oraz czym są algorytmy ewolucyjne. W programie szkolenia znalazły się zagadnienia związane z przeszukiwaniem danych za pomocą algorytmów heurystycznych z implementacją w języku Python oraz przegląd najnowszych algorymów AI.

Bierzesz udział w projektach z obszaru Big Data?

Skorzystaj ze szkolenia Big Data i Data Science i poznaj algorytmy AI stosowane w celu zaawansowanego przetwarzania danych.

Cele szkolenia

Celem szkolenia jest poznanie jest zapoznanie się z zaawansowanymi metodami analizy danych wykorzystujących algorytmy sztucznej inteligencji w celu przetwarzania dużych obszarów danych. Szkolenie jest przeglądem technik i algorytmów AI, które są ważnym elementem nowoczesnej analizy danych.

Umiejętności

Dzięki szkoleniu uczestnik będzie:

implementował algorytmy przeszukiwania i heurystyczne w języku Python dla wybranych problemów obliczeniowych.
projektował i konfigurował sztuczne sieci neuronowe (ANN) oraz zastosował je w praktycznych przykładach z użyciem bibliotek Python (scikit-learn, TensorFlow, Keras).
uruchamiał algorytmy ewolucyjne i genetyczne, w tym operacje na populacji, selekcję i funkcję celu.
poprawnie tworzył i analizował dane w kontekście uczenia maszynowego, w tym oceniał efektywność i poprawność implementacji algorytmów AI.
analizował zaawansowane techniki i najnowsze algorytmy sztucznej inteligencji, takich jak ReBeL, AWAC, RigL czy BREMEN, w kontekście ich zastosowań praktycznych.
tworzył kompletne rozwiązania problemów AI od definicji problemu po implementację i testowanie wyników.

Profil uczestników

Szkolenie przeznaczone jest dla analityków danych, architektów struktur danych, programistów oraz osób biorących udział w projektach związanych z Big Data.

Przygotowanie uczestników

Od uczestników szkolenia wymagana są podstawowej wiedzy na temat danych oraz ich analizy, znajomość podstaw języka Python, znajomość podstaw ML.

Przed nami:

4 dni, 32 godziny szkoleniowych

Szczegółowy program szkolenia

Wprowadzenie do zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją

Wstęp do Sztucznej Inteligencji
Algorytmy Sztucznej Inteligencji

Przeszukiwanie za pomocą algorytmów heurystycznych z implementacją w języku Python

Problemy rozwiązywane za pomocą przeszukiwania
Rodzaje algorytmów przeszukiwania
Rozwiązania siłowe a grafy
Zastosowania algorytmów przeszukiwania
Implementacja w języku Python - przykłady

Przeszukiwanie

Sztuczne sieci neuronowe

Czym są sztuczne sieci neuronowe?
Perceptron: reprezentacja neuronu
Sieć ANN
Projektowanie sztucznych sieci neuronowych
Przykłady zastosowań sieci neuronowych w języku Python: scikit-learn, TensorFlow, Keras

Algorytmy Ewolucyjne - Algorytmy Genetyczne

Ewolucja, Genetyka - wstęp
Do jakich zagadnień stosujemy algorytmy ewolucyjne, genetyczne
Cykl życia algorytmu genetycznego
Przestrzeń i populacja rozwiązań
Przystosowanie – pomiar w populacji
Operacje na populacji: krzyżowanie, mutacja
Selekcja
Operatory selekcji
Funkcja celu
Zaawansowane techniki ewolucyjne
Framework DEAP Python
Biblioteka geneticalgorithm 1.0.2
Algorytmy ewolucyjne i struktury danych
Przykłady implementacji w języku Python

Przegląd najnowszych algorytmów AI:

ReBeL,
Efficient Non-Convex Reformulations,
Memory-Efficient First-Order Semidefinite Programming,
Advantage Weighted Actor-Critic (AWAC),
RigL Algorithm,
Behaviour-Regularised Model-ENsemble (BREMEN)

Metoda realizacji szkolenia

Podczas szkolenia stosowane są metody pracy łączące teorię z intensywną praktyką programistyczną. Zajęcia prowadzone są w formie warsztatów przy komputerach, obejmujących implementację algorytmów sztucznej inteligencji w języku Python. Kluczowe zagadnienia wprowadzane są poprzez krótkie wykłady problemowe, po których następują ćwiczenia praktyczne z zakresu algorytmów przeszukiwania, sieci neuronowych oraz algorytmów ewolucyjnych. Wykorzystywane są studia przypadków i przykłady zastosowań, pozwalające przełożyć teorię na realne problemy obliczeniowe. Istotnym elementem szkolenia jest samodzielna praca uczestników z bieżącym wsparciem trenera, analiza poprawności i efektywności rozwiązań oraz przegląd aktualnych trendów i najnowszych algorytmów AI, omawianych w kontekście ich praktycznego zastosowania.

POBIERZ PROGRAM W PDF

W ramach szkolenia zapewniamy

materiały szkoleniowe
certyfikat potwierdzający udział w kursie
pełna obsługa cateringowa (dotyczy szkoleń stacjonarnych)

Jestem trenerem o wszechstronnym zakresie tematycznym, szczególnie interesuję się tematyką związaną z grafiką komputerową: AutoCAD, Corel, Adobe, Programowanie: Web, Mobile, Java, Python, C#, VB, JS, Groovy, Scala, Swift itd., bazy danych, analiza danych, algorytmy AI i wiele innych zagadnień. Jestem doktorem informatyki w specjalności – algorytmy sztucznej inteligencji – Machine Learning, Deep Learning. Prywatnie – biegam ultra maratony w górach, uwielbiam filmy z Jamesem Bondem, a w muzyce ciężkie brzmienia.

Nowy cykl warsztatów - AI w rękach analityka

Dołącz do I warsztatu "Automatyzacja w Pythonie" i odkryj, dlaczego Python to jedno z najpotężniejszych narzędzi w analizie danych. Podczas warsztatu dowiesz się, jak Python wyróżnia się na tle innych narzędzi analitycznych oraz jak AI wspomaga eksplorację danych i wykrywanie błedów!

Spotykamy się w czwartek, 27.02.2025 o godz. 11:00

Zapisz się!

Big Data i Data Science - Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji

Poznaj zaawansowane metody analizy dużych ilości danych wykorzystujące algorytmy AI

Opis szkolenia

Poznaj program szkolenia

Spotkajmy się na szkoleniu

Podobne szkolenia

Nowy cykl warsztatów - AI w rękach analityka