Unia Europejska

Panel klienta

Potrzebujesz pomocy przy wyborze?

Sztuczna Inteligencja ONLINE

Nie daj się wyprzedzić technologii - naucz się nią sterować. Trenuj modele, poznaj sieci neuronowe i wykorzystuj ChatGPT czy Gemini w inteligentny sposób. To kurs krytycznego myślenia w dobie automatyzacji. Zrozum zasady gry i wykorzystaj AI, by osiągać swoje cele. Czas na Twój ruch!

przez cały rok 1 x w tyg., 2 x 45 min.

Małe grupy Średnio 6 osób w grupie

Płatność miesięczna, kwartalna lub roczna

cena za miesiąc od: 330,00 zł

Zapisy i terminarz

Wypróbuj nas! Jeśli zajęcia Ci się nie spodobają, masz możliwość bezpłatnej rezygnacji po pierwszej lekcji!

Masz jakieÅ› pytania?

Wprowadzenie

Poznamy sieci neuronowe, uczenie maszynowe i algorytmy genetyczne. Stworzymy zaawansowane modele AI. Wykorzystamy ChatGPT, Gemini i GitHub Copilot do pisania kodu i rozwiązywania problemów. Nauczymy się generować grafikę (Canva AI, Bing Image Creator) i muzykę (Suno, ElevenLabs).

Program kursu

Celem zajęć jest przedstawienie uczestnikom pojęcia AI. Dodatkowo przedstawione zostanie pojęcie LLM oraz narzędzia działające w oparciu o LLM.
Na zajęciach przedstawione zostanie uczniom zagadnienie prompt engineeringu i zasady pisania jakościowych promptów.
Na zajęciach uczniowie zostaną zapoznani z historią AI. Przedstawione zostanie również zagadnienie prompt engineeringu i zasady pisania jakościowych promptów.
Na zajęciach uczniowie zostaną zapoznani z historią AI. Przedstawione zostaną również narzędzia do generowania obrazów, oraz sposób w jaki konstruować do nich prompty.
Celem lekcji jest przedstawić uczniom zagrożenia oraz dylematy etyczne związane z uczeniem i wykorzystywaniem AI.
Na zajęciach uczniowie zapoznają się z narzędziem służącym do wizualizacji danych - biblioteką matplotlib.
Na zajęciach uczniowie zostaną zapoznani z biblioteką pandas.
Na zajęciach uczniowie dowiedzą się czym jest statystyka oraz jak działa regresja. Na zajęciach zaprogramujemy również pierwszy model AI!
Na zajęciach uczniowie dowiedzą się czym jest statystyka oraz jak działa regresja. Na zajęciach zaprogramujemy również pierwszy model AI!
Na zajęciach uczniowie zapoznają się z zagadnieniem klasyfikacji oraz stworzą system klasyfikacji binarnej.
Na zajęciach uczniowie zapoznają się z zagadnieniem klasyfikacji oraz stworzą system klasyfikacji binarnej. Poznają również metryki pozwalające na ocenienie jakości modelu klasyfikacji binarnej.
Celem zajęć jest usystematyzowanie zdobytej wiedzy w trakcie wykonania projektu - symulatora szansy na przeżycie na Titanicu!
Celem zajęć jest usystematyzowanie zdobytej wiedzy w trakcie wykonania projektu - symulatora szansy na przeżycie na Titanicu!
Na zajęciach uczniowie zostaną zapoznani z algorytmem KNN oraz stworzą program klasyfikujący gatunki irysów.
Na zajęciach uczniowie zostaną zapoznani z pojęciami logiki rozmytej, zbioru rozmytego oraz wnioskowania rozmytego.
Na zajęciach uczniowie zapoznają się z sposobem implementacji generowania zbiorów rozmytych oraz przeprowadzania wnioskowania rozmytego w Pythonie.
Na lekcji uczniowie wykorzystają zdobytą wiedzę do rozwiązania samodzielnie problemu klasyfikacji Irysów. Do rozwiązania problemu wykorzystana zostanie logika rozmyta. Głównym celem projektu jest podjęcie próby samodzielnego rozwiązania problemu przez uczniów oraz ocena wyników.
Na zajęciach uczniom przedstawiony zostanie naiwny algorytm Bayesa, który na przyszłych zajęciach zostanie wykorzystany do stworzenia systemu kategoryzacji spamu.
Na zajęciach przygotowany zostanie klasyfikator spamu korzystający z algorytmu naiwnego Bayesa. Na kolejnych zajęciach podepniemy algorytm do skrzynki pocztowej gmail.
Na lekcji zintegrujemy stworzony tydzień temu filtr spamu z skrzynką pocztową gmail.
W trakcie zajęć uczniowie dowiedzą się czym są i jak działają sztuczne neurony, czym jest uczenie głębokie, oraz stworzą swój pierwszy model prostej sieci neuronowej.
Na zajęciach uczniowie zbudują sieć pozwalającą na klasyfikowanie obrazów oraz poznają elementy z których sieci neuronowe się składają.
Celem zajęć jest zaprezentowanie uczniom koncepcji konwolucji.
Na zajęciach zaprezentowane zostaną sieci konwolucyjne. Uczniowie stworzą program klasyfikujący grafiki.
Na zajęciach uczniowie dowiedzą się na czym polega przeuczenie, czym może być spowodowane i jak można je wykryć. Dodatkowo poznają narzędzie do monitoringu nauki sieci neuronowych - tensorboard. Ponadto uczniom zostanie zaprezentowany mechanizm pozwalający na polepszenie jakości zbiorów danych - augmentacja.
Podczas zajęć uczniowie odkryją, w jaki sposób sztuczna inteligencja potrafi tworzyć nowe obrazy, łącząc elementy dwóch różnych fotografii: jednej jako źródła treści, a drugiej jako źródła stylu artystycznego. Poznają pojęcia treści i stylu w obrazach oraz dowiedzą się, jak sieci neuronowe potrafią je rozdzielać i przekształcać.
Celem zajęć jest zaprezentowanie uczniom czym jest i jak działa przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Celem zajęć jest rozszerzenie wiedzy w zakresie reprezentacji wektorowej tekstów oraz obrazów.
Usystematyzujemy naszÄ… wiedze o sieciach neuronowych, esencji AI
Dowiesz się, jak AI może pomagać programistom. Poznasz narzędzia, które automatyzują różne zadania.
Celem zajęć jest poznanie oraz konfiguracja modelu do generowania mowy w Pythonie.
Celem zajęć jest stworzenie programu do rozpoznawania gestów, zebranie danych oraz konfiguracja modelu sieci neuronowej.
Celem zajęć jest kontynuacja projektu rozpoznawania gestów Kamień Papier Nożyce z wykorzystaniem własnych danych treningowych modelu MobileNetV2.
Celem zajęć jest stworzenie własnego projektu wykorzystującego poznane algorytmy sztucznej inteligencji.
Na lekcji uczniowie poznają podstawy pracy z Dockerem. Dowiedzą się, czym są kontenery, do czego służą i dlaczego ułatwiają uruchamianie różnych programów. Nauczą się rozróżniać kontener od maszyny wirtualnej, uruchamiać gotowe obrazy oraz tworzyć proste środowiska za pomocą Docker Compose. Uczniowie zrozumieją, jak mapować porty i foldery, aby aplikacje działające w kontenerach były dostępne z poziomu ich komputera. Wiedzę zdobytą na dzisiejszych zajęciach wykorzystamy w dalszej części kursu tworząc kontenery m.in do uruchomienia n8n oraz bazy danych.
Na dzisiejszych zajęciach poznamy podstawy baz danych oraz języka SQL, który umożliwia ich tworzenie, przeglądanie i modyfikowanie. Zdobyta wiedza będzie stanowiła fundament do dalszej pracy z agentami AI, które często wykorzystują bazy danych do gromadzenia i przetwarzania informacji.
Na zajęciach zapoznamy się z low-code narzędziem n8n, które umożliwia tworzenie zaawansowanych systemów AI. W ramach zajęć stworzymy system, który odbiera e-maile i wysyła ich streszczenie na dedykowany kanał na discordzie.
Dowiesz się, jak AI może zintegrować się z urządzeniami IoT. Stworzysz inteligentne systemy domowe.
Stworzysz model do rozpoznawania twarzy. Zobaczysz, jak działa AI w bezpieczeństwie.
Poznasz metody analizy dużych zbiorów danych. Nauczysz się, jak radzić sobie z Big Data.
Zobaczysz, jak AI może tworzyć sztukę. Generowanie obrazów i muzyki przy użyciu AI.
Dowiesz się, jak AI może pomóc w edukacji. Stworzysz interaktywne lekcje i quizy.
Poznasz, jak AI jest używane w marketingu. Tworzenie modeli personalizujących treści dla użytkowników.
Dowiesz się, jak AI może optymalizować procesy logistyczne. Tworzenie modeli zarządzających dostawami.
Poznasz najnowsze trendy w AI. Zastanowimy się, co przyniesie przyszłość.

Informacja o plasowaniu ofert

Kursy są wyświetlane w zależności od wieku potencjalnych uczestników (pierwsze wyświetlane są kursy dla najmłodszych) oraz poziomu zaawansowania (pierwsze wyświetlane są kursy dla najmniej zaawansowanych uczestników). Wyświetlanie kursów nie jest uzależnione od dokonania jakichkolwiek płatności na naszą rzecz przez ich organizatorów lub od płatnej reklamy.