AI & Data Science
Začátečník
Online
Machine Learning
Vstup do světa machine learningu a nauč se vytvářet chytré algoritmy, které mají potenciál změnit svět a formovat budoucnost technologií. Online výuka s lektorem.
Vstup do světa machine learningu a nauč se vytvářet chytré algoritmy, které mají potenciál změnit svět a formovat budoucnost technologií.
Cílem Machine Learning (strojového učení) je vytvořit modely založené na algoritmech, které naučí stroje jednat co nejblíže lidskému myšlení.
Strojové učení představuje obrovský potenciál, který již ovládl svět technologií, inovací a podnikání. Strojové učení se stalo významným diferenciátorem pro mnoho společností, a to především proto, že umožňuje firmám budovat konkurenční výhodu. Poskytuje firmám vhled do trendů a chování zákazníků a na základě toho jim pomáhá učinit správná rozhodnutí.
Osnova kurzu
1
- V této fázi si zopakuješ témata v jazyce Python. Osvojíš si základy strojového učení a naučíš se, jak připravit data pro model, mimo jiné, pomocí statistických nástrojů.
2
- V dalším modulu si osvojíš témata lineární regrese, polynomiální regrese, logistické regrese a klasifikace pomocí rozhodovacího stromu. Seznámíš se také se strojem podpůrných vektorů, metrikami regresních a klasifikačních modelů.
3
- Ve druhém modulu se seznámíš se základy neuronových sítí a zpracování přirozeného jazyka, jakož i s pokročilými modely strojového učení, jako jsou ansámblové metody - bagging nebo boosting.
4
- Během třetího modulu si projdeš problematiku související s neřízeným učením, tj. učením, které nepotřebuje trénovací data, aby naučilo algoritmus pravidla pro daný problém. Seznámíš se s definicemi pojmů, jako je shlukování a detekce anomálií.
5
- Své znalosti shrneš během finálního workshopu v praktickém projektu. Ten podmínkou pro absolvování kurzu a získání certifikátu.
6
- Career Lab je k dispozici pro naše studenty. Obsahuje kariérní workshop, zkontrolujeme ti životopis i LinkedIn profil a také tě seznámíme s firmamy z oboru, které hledají datové analytiky a vědce.
Termíny
Důležité informace
Proč kurz ‚Machine Learning‘?
Cílem Machine Learning (strojového učení) je vytvořit modely založené na algoritmech, které naučí stroje jednat co nejblíže lidskému myšlení.Strojové učení představuje obrovský potenciál, který již ovládl svět technologií, inovací a podnikání. Strojové učení se stalo významným diferenciátorem pro mnoho společností, a to především proto, že umožňuje firmám budovat konkurenční výhodu. Poskytuje firmám vhled do trendů a chování zákazníků a na základě toho jim pomáhá učinit správná rozhodnutí.Stále více společností sází na růst tím, že investuje do řešení založených na umělé inteligenci, což vytváří poptávku po kvalifikovaných zaměstnancích. Odborníků na strojové učení je stále málo - podle zprávy společnosti Deloitte *), 73 % společností na celém světě zavádí nebo plánuje zavést řešení založe
Jaké jsou požadavky pro účast na kurzu Machine Learning?
Měl/a bys ovládat základy programování v jazyce Python a práci s daty (moduly pandas a numpy). Dále základy statistiky, schopnost sestavovat grafy a interpretovat je (znalost knihoven Matplotlib, Seaborn a Plotly).
Jaký je rozdíl mezi AI a Machine Learning?
Machine Learning (strojové učení) a AI (umělá inteligence) nejsou synonyma. Umělá inteligence je věda o napodobování lidských schopností učit se, zpracovávat informace, poznávat, kategorizovat data a řešit problémy. Machine Learning se zaměřuje na využívání dat k vytváření modelů pomocí různých algoritmů. Modely mohou vykonávat celé spektrum úloh, které mohou ovlivnit rychlost a kvalitu rozhodování ve firmách nebo konstrukci zcela nových produktů a služeb.
Dostanu certifikát o absolvování kurzu?
Ano, každý student Coders Lab od nás po dokončení závěrečného projektu obdrží certifikát o absolvování IT kurzu Machine Learning. Ten je zasílán elektronicky.
Čím se zabývá Data Scientist?
Machine Learning Engineer je specialista, který vyvíjí a implementuje aplikace založené na strojovém učení. Je rozšířením role Data Scientist, který se zaměřuje na navrhování a vytváření modelů strojového učení použitelných v praxi.Mezi úkoly inženýra strojového učení patří:Příprava a analýza dat: Stanovení cíle projektu a shromáždění relevantních dat, zpracování a předběžná analýza dat s cílem určit, která data budou užitečná pro sestavení modelu.Sestavení a trénování modelu: Výběr správného algoritmu strojového učení a sestavení modelu. Trénování modelu, výběr parametrů, testování a zlepšování kvality modelu.Integrace a implementace modelu: Integrace modelu do aplikace nebo systému, testování v reálných podmínkách, úprava a optimalizace výkonu modelu.Monitorování a údržba modelu: Vyžaduj
Jaké je uplatnění Machine Learning specialistů?
Specialisté na Machine Learning mohou pracovat v různých odvětvích a oborech. V současné době mnoho společností a organizací v různých oborech využívá technologie strojového učení ke zlepšení svých obchodních procesů a produktů.Některá odvětví, v nichž nacházejí uplatnění odborníci se strojovým učením, jsou např:Technologie: Google, Microsoft, Amazon, Facebook, Apple, Intel, IBM a mnoho dalších technologických společností používá ve svých produktech technologie strojového učení.Finance: Banky, pojišťovny a investiční fondy využívají strojové učení k analýze finančních dat, odhadu rizik, úspoře času a peněz a optimalizaci investičních strategií.Medicína: Strojové učení se používá při diagnostice nemocí, vytváření personalizovaných terapií a analýze výsledků klinických studií.Elektronické ob
Jaké schopnosti musím mít, abych mohl/a začít pracovat v oblasti analýzy a vizualizace dat?
Kurz strojového učení je určen pro lidi, kteří mají zkušenosti s prací s daty, umí používat programovací jazyk Python k analýze dat a mají základy statistiky.Chceš-li vstoupit do odvětví datové vědy jako začínající profesionál, vyplatí se navíc zvládnout teoretickou i praktickou stránku strojového učení, např. základní algoritmy, jako je lineární regrese, logistická regrese a rozhodovací stromy. Porozumění těmto algoritmům je zásadní při přechodu k učení se, jak vytvářet složitější modely, např. na bázi neuronových sítí, včetně hlubokého učení.
Mohlo by vás zajímat
