Machine Learning, czyli uczenie maszynowe to dziedzina pozwalająca komputerom uczyć się i podejmować decyzje na podstawie analizy danych, a wszystko to bez bezpośredniego programowania. Dziedzina ta polega także na tworzeniu matematycznych modeli zdolnych do przewidywania wyników lub klasyfikacji informacji. Jeśli chcesz zdobyć wiedzę w tym zakresie, to koniecznie sprawdź nasze kursy Machine Learning.
Kursy online z Machine Learning - kursy video
Sprawdź ścieżki rozwoju z kategorii: Machine Learning
Data Scientist z Pythonem
ściezka rozwoju
5.7/6
ściezka rozwoju
Data Scientist ze znajomością Pythona to dziś jedna z najbardziej pożądanych i dynamicznie rozwijających się karier w IT. Specjalista od danych może awansować na stanowiska takie jak lider zespołu analityków, menedżer ds. danych, dyrektor ds. analizy danych bądź ukierunkować się na dziedziny takie jak sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe. Aby rozpocząć pracę jako Data Scientist, musisz mieć solidne podstawy matematyki i statystyki. Niebagatelna jest także umiejętność programowania w Pythonie i doboru odpowiednich narzędzi do analizy danych i uczenia maszynowego. To właśnie Python jest kluczowym językiem w data science dzięki bogatemu ekosystemowi bibliotek, takich jak NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow i spaCy. Ścieżka Data Scientist została zaprojektowana tak, by wyposażyć Cię w szereg umiejętności potrzebnych do postawienia pierwszych kroków w karierze analityka danych.
Autor:
Ocena:
1658,00 zł
1951,00 zł
(-15%)
(829,00 zł najniższa cena z 30 dni)
Data Scientist z językiem R
ściezka rozwoju
5.0/6
ściezka rozwoju
Data Scientist to wymarzona kariera, dla osób chcących pracować na styku technologii, analizy danych i innowacji. Język R jest popularny w data science ze względu na swoje możliwości w zakresie analizy danych i statystyki oraz rozbudowane pakiety do modelowania, wizualizacji i eksploracji danych. Wybierając ścieżkę Data Scientist z R nauczysz się tworzyć aplikacje w R i dashboardy w Shiny. Pogłębisz wiedzę o budowaniu modeli machine learning i sieci neuronowych. Poznasz algorytmy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz modele prognozowania, takie jak ARIMA, SARIMA i SARIMAX. Te umiejętności pozwolą Ci tworzyć analizy, z których wyciągniesz wartościowe wnioski. Poznaj R i dołącz do grona ekspertów, którzy w pełni korzystają z potęgi danych.
Autor:
Ocena:
438,00 zł
516,00 zł
(-15%)
(438,00 zł najniższa cena z 30 dni)
Sprawdź dostępne szkolenia i kursy video z kategorii: Machine Learning
Inteligencja obliczeniowa. Kurs video. Algorytmy genetyczne i programowanie równoległe
6.0/6
Inteligencja obliczeniowa w machine learning (ML) to zbiór zaawansowanych technik, za sprawą których komputery mogą rozwiązywać złożone problemy, ucząc się z danych, zamiast polegać na regułach programowania. Dzięki algorytmom genetycznym, inspirowanym naturalną ewolucją, można optymalizować procesy w różnych branżach – od inżynierii, przez b
Autor:
Ocena:
224.25 zł
299.00 zł
(-25%)
(224,25 zł najniższa cena z 30 dni)
Data mining. Kurs video. Eksploracja danych z językiem R
5.5/6
Żyjemy w świecie informacji. Przewagę w nim ma ten, kto dysponuje pożądanymi informacjami i (równocześnie) potrafi z nich zrobić odpowiedni użytek. Ten pierwszy etap - pozyskiwanie danych - w erze cyfrowej jest związany z czerpaniem ich z baz danych i odkrywaniem prawidłowości kryjących się w tym, co wydobywa się z hurtowni danych. Tym właśnie jest
Autor:
Ocena:
111.75 zł
149.00 zł
(-25%)
(39,90 zł najniższa cena z 30 dni)
Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego
6.0/6
Powszechna cyfryzacja nie dotyka jedynie wybranych gałęzi przemysłu, ale dosłownie przeniknęła nasze życie niemal w każdym aspekcie. Skutkiem tego procesu jest pojawienie się ogromnej ilości danych, które, odpowiednio wykorzystane, stanowią nowy rodzaj materii w nieprzerwanym cyklu postępu. Uczenie maszynowe stało się jednocześnie obszarem szczegól
Autor:
Ocena:
149.25 zł
199.00 zł
(-25%)
(149,25 zł najniższa cena z 30 dni)
OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python
6.0/6
Ludzkie oko jest doskonałe. Przez narząd wzroku codziennie odbieramy multum bodźców z otoczenia. Nasz mózg ma nie lada zadanie – zinterpretować to, co widzimy. To właśnie rozpoznanie i klasyfikacja obrazu mają kluczowy wpływ na rozumienie czerpanych ze świata informacji. A jak widzi komputer? Naukowcy zwykli podglądać i naś
Autor:
Ocena:
111.75 zł
149.00 zł
(-25%)
(111,75 zł najniższa cena z 30 dni)
Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI
4.0/6
Sztuczna inteligencja w medycynie, szczególnie w rozpoznawaniu obrazów medycznych, to najszybciej rozwijająca się dziedzina informatyki medycznej. AI stosowana do analizy obrazów z tomografii komputerowej (TK) czy rezonansu magnetycznego (RM) coraz skuteczniej wspiera lekarzy, którym pomaga stawiać precyzyjne diagnozy i podejmować trafne decyzje kl
Autor:
Ocena:
111.75 zł
149.00 zł
(-25%)
(111,75 zł najniższa cena z 30 dni)
Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych
Jaki jest najgorętszy temat w informatyce ostatnich lat? Bez wątpienia palmę pierwszeństwa dzierży sztuczna inteligencja. Jej możliwości, rozwój, sposoby, za których pośrednictwem działa. A skoro o AI mowa, to nie sposób nie poruszyć zagadnienia uczenia maszynowego: obszaru sztucznej inteligencji poświęconego algorytmom, które poprawiają się automa
Autor:
Ocena:
134.25 zł
179.00 zł
(-25%)
(134,25 zł najniższa cena z 30 dni)
Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie
6.0/6
Web scraping w data science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie pozwoli Ci zdobyć umiejętności potrzebne do sprawnego pozyskiwania informacji ze stron internetowych. Opanujesz fundamentalne wzorce i zagadnienia uczenia maszynowego, a następnie wdrożysz się w bardziej zaawansowane tajniki. Nauczysz się matematyki sieci neuronowej i
Autor:
Ocena:
134.25 zł
179.00 zł
(-25%)
(134,25 zł najniższa cena z 30 dni)
OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych
Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej in
Autor:
Ocena:
74.24 zł
99.00 zł
(-25%)
(74,24 zł najniższa cena z 30 dni)
Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję
2.7/6
Sztuczna inteligencja, ChatGPT, sieci neuronowe, uczenie maszynowe, uczenie głębokie... Oto hasła, które elektryzują nie tylko branżę informatyczną na całym świecie. Wraz z rozwojem tej dziedziny wiedzy i w rytmie prezentowania kolejnych narzędzi rosną nadzieje na praktyczne, naukowe i biznesowe zastosowanie drzemiących w niej możliwości. Okazuje s
Autor:
Ocena:
96.75 zł
129.00 zł
(-25%)
(96,75 zł najniższa cena z 30 dni)
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
6.0/6
Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwią
Autor:
Ocena:
186.75 zł
249.00 zł
(-25%)
(186,75 zł najniższa cena z 30 dni)
Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Uczenie maszynowe i Azure Machine Learning Service
4.0/6
Uczenie maszynowe to dziedzina o rosnącej popularności i coraz szerszym znaczeniu w dzisiejszym świecie technologiczno-biznesowym. Wiele firm i instytucji wykorzystuje je do rozwiązywania różnorodnych problemów, co stwarza duże możliwości kariery dla osób z odpowiednimi umiejętnościami. Jeśli Cię to interesuje i planujesz w przyszłości zająć się za
Autor:
Ocena:
149.25 zł
199.00 zł
(-25%)
(149,25 zł najniższa cena z 30 dni)
Konwolucyjne sieci neuronowe. Kurs video. Tensorflow i Keras w rozpoznawaniu obrazów
4.4/6
Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klas
Autor:
Ocena:
111.75 zł
149.00 zł
(-25%)
(111,75 zł najniższa cena z 30 dni)
Kursy video machine learning - czego możesz się nauczyć?
Dzięki naszym kursom online z Machine Learning dowiesz się:
- jak tworzyć modele uczenia głębokiego,
- w jaki sposób używać bibliotek Keras oraz TensorFlow do projektowania sieci neuronowych,
- jak stosować sieci konwolucyjne w celu rozpoznawania obiektów,
- w jaki sposób działa propagacja wsteczna,
- jakie zastosowanie ma funkcja aktywacji,
- jak tworzyć własne sieci neuronowe,
- jak wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego w Pythonie.
Poszczególne zagadnienia są dostępne w różnych kursach. Koniecznie sprawdź więc, co zawierają poszczególne szkolenia Machine Learning i które są dopasowane do Twoich aktualnych potrzeb.
Dlaczego warto skorzystać z naszych kursów online machine learning?
Jedną z głównych zalet naszych kursów jest to, że dostępne są online i można realizować je wtedy, gdy mamy na to czas oraz ochotę. Wystarczy jedynie dostęp od Internetu i... chęci! To jednak nie wszystkie zalety naszych kursów machine learning. Oto inne powody, dla których warto z nich skorzystać:
- przystępne ceny - dzięki naszym szkoleniom nie trzeba wydawać kilku tysięcy złotych, aby pozyskać wiedzę niezbędną do rozwoju kariery,
- dostęp do niektórych lekcji przed zakupem - sprawia to, że przed podjęciem decyzji można sprawdzić, w jaki sposób prowadzony jest kurs i czym nam to odpowiada,
nastawienie na praktykę - wszystkie szkolenia są tworzone w taki sposób, aby przekazać wiedzę praktyczną, a nie tylko teorię, - certyfikaty - po ukończeniu każdego kursu machine learning można uzyskać certyfikat, który będzie stanowił potwierdzenie zdobytej wiedzy i przyda się choćby podczas poszukiwania nowej pracy.
Chcesz jeszcze bardziej poprawić swoją konkurencyjność na rynku pracy? Koniecznie sprawdź szkolenia Business Intelligence dostępne w naszej ofercie.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czym wyróżniają się kursy z kategorii Machine Learning na tle innych materiałów o programowaniu i data science?
Kursy Machine Learning koncentrują się na tworzeniu modeli uczących się na danych - zamiast ręcznie pisać logikę, budujesz algorytmy, które same znajdują wzorce. W odróżnieniu od ogólnych kursów programowania, nacisk kładziony jest na statystykę, analizę danych, dobór odpowiednich modeli i ocenę ich jakości. W porównaniu z szerszą kategorią data science, kursy machine learning mniej skupiają się na eksploracyjnej analizie danych, a bardziej na procesie trenowania, strojenia i wdrażania modeli predykcyjnych.
2. Dla kogo są przeznaczone kursy Machine Learning - czy muszę mieć doświadczenie w programowaniu?
Kursy Machine Learning są kierowane głównie do osób, które znają podstawy programowania (najczęściej w Pythonie) i mają elementarną wiedzę z matematyki, szczególnie z algebry liniowej i statystyki. Początkujący w tej dziedzinie powinni znać przynajmniej podstawowe konstrukcje języka, umieć pracować z bibliotekami oraz rozumieć pojęcia takie jak średnia, wariancja czy korelacja. Bardziej zaawansowane materiały są projektowane z myślą o osobach, które już pracują z danymi i chcą tworzyć dokładniejsze, bardziej złożone modele.
3. Jaką wiedzę praktyczną zdobędę, wybierając kurs z kategorii Machine Learning?
W kursach Machine Learning uczysz się m.in. przygotowywać dane do trenowania modeli, wybierać i porównywać algorytmy (np. klasyfikację, regresję, klasteryzację), oceniać jakość modeli przy użyciu odpowiednich metryk oraz unikać typowych błędów, takich jak przeuczenie. Kursy pokazują też w praktyce, jak korzystać z popularnych bibliotek (np. scikit-learn, frameworki głębokiego uczenia), jak automatyzować proces uczenia i jak interpretować wyniki w kontekście realnego problemu biznesowego czy badawczego.
4. Czym różni się kategoria Machine Learning od Deep Learning i ogólnej analizy danych?
Machine Learning to szersza dziedzina, która obejmuje zarówno klasyczne algorytmy (np. drzewa decyzyjne, SVM, regresję), jak i metody głębokiego uczenia. Deep Learning koncentruje się konkretnie na sieciach neuronowych o wielu warstwach i jest traktowany jako podzbiór machine learningu. Z kolei analiza danych (data analysis) skupia się częściej na przygotowaniu, czyszczeniu i interpretacji danych oraz wizualizacjach, a niekoniecznie na budowaniu modeli predykcyjnych. W praktyce kursy Machine Learning są dobrym pomostem między kursami analizy danych a bardziej specjalistycznymi materiałami o deep learningu.
5. Kiedy warto sięgnąć po kurs Machine Learning - na jakim etapie nauki lub kariery ma to sens?
Wybór kursu Machine Learning jest szczególnie sensowny, gdy opanowałeś już podstawy programowania i potrafisz samodzielnie pisać proste skrypty pracujące z danymi. W praktyce wiele osób sięga po tę kategorię, gdy chce przejść z roli ,,osoby raportującej dane" do roli specjalisty, który przewiduje przyszłe zjawiska (np. rotację klientów, popyt, ryzyko). Kursy ML są też naturalnym krokiem dla programistów, którzy chcą poszerzyć kompetencje o obszar sztucznej inteligencji, a także dla analityków i badaczy, którzy chcą automatyzować wnioskowanie na danych.
6. Czy do nauki Machine Learning potrzebuję zaawansowanej matematyki?
Znajomość zaawansowanej matematyki pomaga lepiej rozumieć, jak działają algorytmy, ale nie jest konieczne, aby zacząć. Na poziomie praktycznym wystarczy komfort z podstawami statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algebry liniowej. Wiele kursów Machine Learning na videopoint.pl pokazuje najpierw intuicję stojącą za algorytmami oraz ich zastosowania, a matematyczne szczegóły stopniowo wprowadza w kontekście konkretnych przykładów. Z czasem możesz sięgać po materiały, które mocniej wchodzą w teorię.
7. Jak ocenić, czy dany kurs Machine Learning będzie dla mnie odpowiedni?
Warto zwrócić uwagę na kilka elementów opisu kursu: wymagania wstępne (czy zakłada znajomość Pythona, SQL, statystyki), poziom zaawansowania (podstawowy, średnio zaawansowany, zaawansowany) oraz zakres omawianych zagadnień (klasyczne ML, deep learning, uczenie nadzorowane lub nienadzorowane, MLOps). Pomocne jest też sprawdzenie, czy kurs pracuje na przykładach zbliżonych do Twojej branży lub obszaru zainteresowań, oraz czy obejmuje cały cykl pracy z modelem - od przygotowania danych, przez trenowanie, po ewaluację i wykorzystanie wyników w praktyce.
