Descopera puterea datelor pentru a crea solutii avansate de Machine Learning si Artificial Intelligence. Inscrie-te la curs si invata care este rationamentul din spatele celor doua concepte cheie si cum le poti integra in aplicatiile si dispozitivele de zi cu zi. Daca doresti sa intelegi cum functioneaza sisteme precum ChatGPT (OpenAI) sau recomandarile din spatele aplicatiei Netflix, acest curs este pentru tine.
www.ateliereleilbah.ro
Descriere
Curs Machine Learning si Inteligenta Artificiala
Acest Curs de Python Machine Learning & AI (Artificial Intelligence) este un program complet si detaliat, care abordeaza toate aspectele esentiale ale acestui domeniu. De la introducerea in Machine Learning, la algebra liniara, statistica si teoria probabilitatilor, vizualizarea datelor si invatarea supravegheata, acest program iti ofera o privire detaliata asupra uneltelor si tehnicilor utilizate pentru a dezvolta solutii inteligente. Cursul este bine structurat si iti va oferi o perspectiva clara asupra conceptelor esentiale prin exemple concrete implementate in Python.
La final, vei avea toate uneltele necesare pentru utilizarea datelor cu incredere si pentru a transforma modul in care organizatiile folosesc datele, algoritmii inteligenti si modelarea matematica pentru a atinge succesul. Prin intermediul acestui curs vei invata cum sa creezi urmatoarea generatie de aplicatii inteligente.
Absolvind Cursul de Python Machine Learning & AI vei primi un certificat de absolvire recunoscut la nivel National si International, cu care te vei putea angaja atat in tara cat si in strainatate.
Ce inseamna Machine Learning & AI?
Machine learning si inteligenta artificiala sunt doua domenii care se intersecteaza folosind concepte de matematica, statistica si informatica. Machine Learning ne permite sa dezvoltam solutii computationale pentru probleme variate, utilizand date despre problema pe care dorim sa o rezolvam, fara a cunoaste alte detalii. Inteligenta artificiala merge un pas mai departe si ne ofera instrumente pentru a crea aplicatii autonome si adaptabile, care pot lua decizii fara interactiunea umana.
Programarea „clasica” necesita cunoasterea unei retete pentru a rezolva o anumita problema, limitandu-ne astfel posibilitatile in ceea ce priveste solutiile tehnice. De exemplu, este dificil sa identifici o pisica intr-o poza folosind programare clasica, insa acest lucru devine mai usor prin intermediul invatarii automate. Acest domeniu ne ofera instrumente pentru a instrui un calculator sa recunoasca diferenta dintre o pisica si alte obiecte sau animale din poza, bazandu-se pe exemple etichetate.
In esenta, machine learning se refera la programarea calculatorului astfel incat acesta sa invete din experientele sale. Prin expunerea computerului la un set mare de date, acesta poate invata sa recunoasca modele si sa ia decizii sau sa faca predictii despre date noi, prin intermediul algoritmilor optimizati pentru o anumita sarcina sau problema.
Algoritmii de machine learning pot fi supravegheati sau nesupravegheati, in functie de tipul de sarcina. Algoritmii de invatare supravegheati sunt folositi atunci cand exista un set de date etichetate, in care sunt definite cu precizie corelatiile dintre datele de intrare si rezultatele asteptate. Acest lucru permite algoritmului sa invete cum sa generalizeze acele corelatii la date noi si necunoscute. In schimb, algoritmii de invatare nesupravegheata sunt utilizati atunci cand datele nu sunt etichetate si se bazeaza pe descoperirea de clustere sau modele in datele brute.
Pe de alta parte, inteligenta artificiala se concentreaza pe dezvoltarea sistemelor informatice care sa imite inteligenta umana, precum rationamentul, intelegerea limbajului natural si rezolvarea problemelor. Industria AI si machine learning se dezvolta rapid, iar cerintele de angajati cu competente in acest domeniu sunt in crestere. Cunostintele de machine learning si AI iti pot deschide noi oportunitati de cariera sau iti pot aduce avantaje in cariera curenta. In plus, machine learning si AI sunt tehnologii cheie in multe domenii, de la servicii financiare, la marketing, la sanatate. Studiul acestor tehnologii iti va oferi abilitati valoroase care pot fi aplicate intr-o gama larga de industrii. Machine learning si AI ofera o serie de unelte pentru a construi solutii inovatoare la probleme complexe, imbunatatind astfel industriile si viata oamenilor. Machine learning si AI pot fi utilizate pentru a rezolva probleme sociale si globale, precum sanatatea, siguranta, mediu si educatie. Studiul acestor tehnologii iti poate oferi oportunitatea de a contribui la construirea unui viitor mai bun. In plus, machine learning si AI sunt tehnologii care se afla in plina expansiune, cu potentialul de a revolutiona multiple industrii. Prin urmare, studiul acestui domeniu poate fi o investitie valoroasa pentru cariera ta. Cursul se adreseaza persoanelor interesate sa creeze aplicatii inteligente. Este destinat atat celor cu experienta in domeniu, cat si celor care sunt la inceputul carierei lor sau sunt doar curiosi sa invete mai mult despre tehnologiile AI, indiferent de domeniul lor de activitate. Acest curs este pentru pentru cei cu un spirit pionier si o dorinta de a imbunatati abilitatile lor de programare. Cunostintele medii de programare in Python sunt esentiale pentru a incepe aceasta calatorie si a profita la maxim de acest curs. Daca nu esti familiarizat cu limbajul de programare Python, poti urma mai intai Cursul de Programare Python. Pasiunea pentru date este un ingredient cheie in aceasta industrie. Fiecare aplicatie inteligenta este construita pe o fundatie solida de date, asadar, orice experienta anterioara in colectarea, procesarea, analiza sau vizualizarea datelor este un plus important, dar nu esential.De ce un Curs de Machine Learning & AI?
Cui se adreseaza acest Curs de Python Machine Learning & AI?
Ce trebuie sa stii ca sa urmezi Cursul de Python Machine Learning & AI?
Vrei mai mult? Vezi Cursuri IT
Copie dupa buletin/act de identitate
Copie dupa certificatul de nastere
Copie dupa certificatul de casatorie
(numai in cazul schimbarii numelui)
Copie dupa ultimul act de studii
Cand ai facut ultima data ceva ce iti place? Urmeaza-ti pasiunea.
#AteliereleILBAH
Pentru a participa la Cursul de Python Machine Learning & AI este necesar sa detii cunostinte medii de utilizare a limbajului de programare Python si un nivel B1 de cunoastere al limbii Engleze. Pentru a-ti verifica nivelul de cunostinte, te rugam sa completezi testul urmator: Basic Python Test.
In cazul in care nu obtii punctajul minim iti recomandam sa urmezi initial Cursul de Programare Python.
Ce inveti la Cursul de Python – Machine Learning & AI?
Cursul nostru despre Machine Learning si AI se concentreaza pe modalitatile prin care computerul poate invata sa efectueze anumite sarcini fara programare explicita. Vei invata despre diferite tipuri de invatare automata, inclusiv invatarea supravegheata si nesupravegheata. De asemenea, vei invata despre matematica si tehnicile necesare pentru a construi modele de invatare automata.
Pe parcursul programului, vei lucra la proiecte practice care sunt proiectate sa ilustreze conceptele si tehnicile discutate la curs. De exemplu, vei invata cum sa construiesti un sistem care poate prezice emotiile sau cum sa identifici obiecte si persoane intr-o imagine. Mai tarziu vei descoperi cum construiesti un sistem de recomandare pentru o biblioteca digitala sau cum poti instrui calculatorul sa genereze imagini sau texte. Pe langa proiectele pe care le vei lucra cu trainerii nostri, vei avea oportunitatea de a-ti testa propriile idei prin intermediul proiectelor din fiecare modul.
Cursul este structurat in 6 module distincte, astfel:
Modul 1: Introducere in Machine Learning
Acest modul se concentreaza pe introducerea conceptului de Machine Learning, pe aplicatiile acestuia si pe istoria domeniului.
Modul 2: Matematica pentru Machine Learning
Acest modul se concentreaza pe conceptele de baza de algebra liniara si statistica, inclusiv probabilitati, teorema lui Bayes, elemente de analiza matematica si calcul numeric. Toate conceptele vor fi exemplificate cu ajutorul problemelor practice in Python.
Modul 3: Invatare supravegheata (Supervised Learning)
Acest modul se concentreaza pe invatarea supervizata, cu accent pe clasificare si regresie. Sunt prezentate tehnici precum decision trees, KNNs, Naive Bayes, Regresie Logistica, SVM si Regresie Liniara.
Modul 4: Invatare nesupravegheata (Unsupervised Learning)
Acest modul se concentreaza pe invatarea nesupervizata, cu accent pe clustering si reducerea dimensionalitatii prin intermediul PCA.
Modul 5: Notiuni avansate de Machine Learning
Acest modul se concentreaza pe notiunile avansate de Machine Learning, cum ar fi bagging si boosting, retelele neuronale, deep learning si tehnici specifice precum CNNs si RNNs.
Modul 6: Machine Learning Operations (MLOps)
In acest modul vom invata cum putem transforma un model de machine learning intr-un sistem functional in productie.
Motive sa ne alegi
Curs autorizat
Certificat de absolvire recunoscut la nivel national si international
Examen imediat dupa finalizarea cursului (teorie si practica)
Traineri cu experienta
Sediu ultra-central, usor accesibil.
Locuri de parcare in proximitate
Fara costuri suplimentare/ ascunse
Suport de curs in format electronic
Foarte multa practica.
Programa foarte bine structurata
Discounturi si programe de fidelizare
Testimoniale
Altii au urmat si…
