Sztuczna inteligencja (AI) w procesie budowy modeli uczenia maszynowego

Dla kogo?

Szkolenie przeznaczone jest dla analityków pragnących nauczyć się efektywnie wykorzystywać narzędzia generatywnej AI w modelowaniu danych. Podczas szkolenia szczegółowej analizie zostanie poddany jeden zbiór danych, wymagający szeregu zabiegów związanych z czyszczeniem danych, selekcją zmiennych czy wyborem modelu. W trakcie zajęć krok po kroku realizowane będą kolejne zadania analityczne co pozwoli dodatkowo na całościowe spojrzenie na proces wydobywania wiedzy z danych. Proces budowy modeli realizowany będzie w środowisku Python.

Co zyskasz?

• Znajomość zasad działania generatywnej AI oraz praktycznych technik jej wykorzystania
• Wiedzę jak rozwiązywać problemy pojawiające się podczas realizacji kolejnych etapów projektu ML
• Nowe możliwości rozwoju zawodowego i osobistego
• Dodatkowe, indywidualne konsultacje z trenerem po zajęciach

Program szkolenia:

1. Generatywna AI – wprowadzenie
   • Na jakiej zasadzie działa generatywna AI
   • Obszary wykorzystania generatywnej AI
   • Ograniczenia i ryzyka generatywnej AI
   • Aspekty etyczne, prawne, ochrona danych osobowych
   • Przegląd dostępnych narzędzi
   • Konfiguracja i formułowanie zapytań
2. Budowa modelu ML krok po kroku
   • Proces budowy modelu ML
   • Ocena jakości i wiarygodności danych
   • Przygotowanie danych (braki danych, zmienne jakościowe, wartości odstające)
   • Transformacje zmiennych, zmienne pochodne
   • Selekcja zmiennych do budowy modelu
   • Wybór techniki modelowania i optymalizacja hiperparametrów
   • Walidacja i monitorowanie modelu
   • Interpretacja wyników modelu

Polecamy inne szkolenia:

• Uczelnie maszynowe w Python – szybki start
• Eksploracja, wizualizacja i przygotowanie danych w Python – szybki start
• Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

• obszerne materiały szkoleniowe
• świadectwo ukończenia szkolenia
• przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

• online lub stacjonarnie
• forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

• zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
• kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

• Znajomość obsługi komputera w środowisku Windows, Linux, MacOs
• Znajomość podstaw programowania w Python
• Znajomość podstawowych zagadnień związanych z uczeniem maszynowym.
• Zdecydowanie zalecamy wcześniejszy udział w szkoleniu „Data Science w Python – szybki start”

Wymagania sprzętowe i oprogramowanie:

• Zainstalowane środowisko Anaconda lub Miniconda
• Komputer z aktualnym systemem Windows, Linux, Mac OS (spełniający wymogi Anaconda/Miniconda)
• 8 GB RAM
• Procesor Intel Core i5 6 generacji lub szybszy

Cena regularna: 2695 zł netto (+23% VAT)

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*: 2291 zł netto (+23% VAT)

*-15% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska