AI & Machine Learning Engineering (dla klientów indywidualnych)
Możliwość dofinansowania
AI & Machine Learning Engineering (dla klientów indywidualnych)
Numer usługi 2024/09/26/10671/2330419
16 900,00 PLN
brutto
13 739,84 PLNnetto
70,42 PLNbrutto/h
57,25 PLNnetto/h
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Administracja IT i systemy komputerowe
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnych
- Grupa docelowa usługi
AI & Machine Learning Engineering to zaawansowany kurs dla osób z doświadczeniem w IT. Pozwala na zdobycie nowej wiedzy w przełomowej dziedzinie programowania. Pozwala na przekwalifikowanie się na stanowiska typu inżynier uczenia maszynowego lub inżynier sztucznej inteligencji i pozwala na zdobycie umiejętności niezbędnych do tworzenia rozwiązań opartych na AI.
- Minimalna liczba uczestników8
- Maksymalna liczba uczestników18
- Data zakończenia rekrutacji21-10-2024
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi240
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem kursu jest przygotowanie uczestników do pracy na stanowiskach związanych z wykorzystaniem AI oraz Uczenia Maszynowego, takich jak inżynier uczenia maszynowego, inżynier deep learningu lub inżynier sztucznej inteligencji. Udział w kursie pozwoli na zdobycie umiejętności niezbędnych do tworzenia rozwiązań opartych na AI. Umożliwia zdobycie wiedzy na temat działania algorytmów uczenia maszynowego, profesjonalnej implementacji systemów opartych na sztucznej inteligencji.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Udział w kursie pozwoli na zdobycie umiejętności niezbędnych do tworzenia rozwiązań opartych na AI. Umożliwia zdobycie wiedzy na temat działania algorytmów uczenia maszynowego, profesjonalnej implementacji systemów opartych na sztucznej inteligencji. | Kryteria weryfikacji Obecność na zajęciach | Metoda walidacji Wywiad swobodny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
NIE
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
NIE
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
NIE
Program
Program
TYDZIEŃ 1 - Programowanie w Python 1
TYDZIEŃ 2 - Linux, Git
TYDZIEŃ 3 - Praca z danymi w Python
TYDZIEŃ 4 - Uczenie maszynowe 1
TYDZIEŃ 5 - Uczenie maszynowe 2
TYDZIEŃ 6 - Programowanie w Python 2
TYDZIEŃ 7 - Implementacja systemów AI 1
TYDZIEŃ 8 - Implementacja systemów AI 2
TYDZIEŃ 9 - Deep learning
TYDZIEŃ 10 - Deep learning: NLP
TYDZIEŃ 11 - Deep learning: computer vision
TYDZIEŃ 12 - Deployment rozwiązań AI 1
TYDZIEŃ 13 - Deployment rozwiązań AI 2
TYDZIEŃ 14 - Deployment rozwiązań AI 3
TYDZIEŃ 15 - Deployment rozwiązań AI 4
Harmonogram
Harmonogram
Liczba przedmiotów/zajęć: 30
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 30 Programowanie w Python 1 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 26-10-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 30 Programowanie w Python 1 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 27-10-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 30 Praca z danymi w Python | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-11-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 30 Praca z danymi w Python | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 17-11-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 30 Uczenie maszynowe 1 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 30-11-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 30 Uczenie maszynowe 1 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 01-12-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 30 Uczenie maszynowe 2 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 14-12-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 30 Uczenie maszynowe 2 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 15-12-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 30 Programowanie w Python 2 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 11-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 30 Programowanie w Python 2 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 12-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 30 Linux, Git | Prowadzący Waldemar Kołodziejczyk | Data realizacji zajęć 25-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 30 Linux, Git | Prowadzący Waldemar Kołodziejczyk | Data realizacji zajęć 26-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 30 Implementacja systemów AI 1 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 08-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 30 Implementacja systemów AI 1 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 09-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 30 Implementacja systemów AI 2 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 22-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 30 Implementacja systemów AI 2 | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 23-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 30 Deep learning | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 08-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 18 z 30 Deep learning | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 09-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 19 z 30 Deep learning: NLP | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 22-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 20 z 30 Deep learning: NLP | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 23-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 21 z 30 Deep learning: computer vision | Prowadzący Michał Gałka | Data realizacji zajęć 05-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 22 z 30 Deep learning: computer vision | Prowadzący Michał Gałka | Data realizacji zajęć 06-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 23 z 30 Deployment rozwiązań AI 1 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 26-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 24 z 30 Deployment rozwiązań AI 1 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 27-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 25 z 30 Deployment rozwiązań AI 2 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 10-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 26 z 30 Deployment rozwiązań AI 2 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 11-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 27 z 30 Deployment rozwiązań AI 3 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 24-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 28 z 30 Deployment rozwiązań AI 3 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 25-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 29 z 30 Deployment rozwiązań AI 4 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 07-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 30 z 30 Deployment rozwiązań AI 4 | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 08-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto16 900,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto13 739,84 PLN
- Koszt osobogodziny brutto70,42 PLN
- Koszt osobogodziny netto57,25 PLN
Prowadzący
Prowadzący
Liczba prowadzących: 4
1 z 4
Bartosz Mikulski
Inżynier danych, MLOps engineer. W pracy zawodowej zajmuje się budowaniem zautomatyzowanej platformy wdrażania modeli uczenia maszynowego na produkcji. Specjalizuje się w inżynierii danych z użyciem AWS. Od 2017 roku pisze bloga o inżynierii danych, uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Napisał jeden z rozdziałów książki "97 Things Every Data Engineer Should Know". Występuje na konferencjach i meetupach w roli prelegenta gdzie dzieli się swoim doświadczeniem ze społecznością programistów. Prowadzi szkolenia komercyjne. Z Bartoszem spotkacie się na zajęciach przy okazji modułów Praca z danymi w Python oraz Implementacja systemów AI.
2 z 4
Waldemar Kołodziejczyk
Profesjonalnie i akademicko związany z branżą inżynierską, tworzy rozwiązania oparte o wizję komputerową, szeregi czasowe i uczenie ze wzmocnieniem.Zajmuje się pełnym cyklem zagadnień, od dekompozycji problemu biznesowego, poprzez analizy i research aż po trenowanie i deployment modeli na produkcję. Jako trener prowadzi kursy z obszaru Data Science i Machine Learning w Sages. Wykładowca przedmiotu "Uczenie Maszynowe w rozwiązaniach Big Data" na studiach podyplomowych "Big Data" na Politechnice Warszawskiej. Podczas kursu Inżynier AI Waldemar wprowadzi Was w tajniki Deep learningu: computer vision.
3 z 4
Marcin Rybiński
Marcin zajmuje się rozwijaniem, wdrażaniem, monitorowaniem i utrzymywaniem algorytmów uczenia maszynowego do różnych zastosowań w ekosystemie mediów społecznościowych. Specjalizuje i rozwija się w zagadnieniach MLOps, związanych z wdrażaniem i utrzymywaniem rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję.
4 z 4
Michał Gałka
Michał jest inżynierem oprogramowania z 15-letnim doświadczeniem w pracy z Pythonem. Jego zainteresowania sięgają również systemów wbudowanych. Łączy swoje zamiłowanie do Pythona i technologii embedded, spędzając czas na pracy z układami obsługiwanymi przez MicroPython oraz jednopłytkowymi komputerami typu Raspberry Pi i podobnymi. Posiada doświadczenie w pracy w międzynarodowych zespołach, zarówno w Polsce, jak i poza nią. Aktualnie pracuje nad infrastrukturą testową dla jednego ze startupów z branży automotive. Wcześniej związany z KernelCI - rozproszoną platformą do automatyzacji testów jądra Linux. Członek Technicznego Komitetu Sterującego tego projektu. Michał jest także trenerem związanym z firmą Sages, prelegentem konferencji IT oraz basistą-amatorem.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Przed rozpoczęciem kursu uczestnicy otrzymają materiały do samodzielnego przyswojenia, które pomogą wejść w tryb nauki na kursie oraz pozwolą powtórzyć materiał wstępny.
Nagrania ze zjazdów.
Warunki uczestnictwa
Wypełnienie formularza dotyczącego dotychczasowego doświadczenia programistycznego, przesłanie CV (kurs AI & Machine Learning Engineering wymaga wcześniejszego doświadczenia w programowaniu, dlatego prosimy o podesłanie szczegółowego CV (doświadczenie + edukacja w tym kierunku). Chcemy dołożyć wszelkich starań, żeby zebrana grupa była na podobnym - zaawansowanym, przynajmniej w pewnym stopniu, poziomie.)
Informacje dodatkowe
240h na żywo z trenerem (online)
84h pracy własnej
Pre work
Nieograniczony dostęp do nagrań z kursu
Konsultacje i mentoring
Aktualne narzędzia i dobre praktyki
Praca nad projektem końcowym i konsultacje przy jego realizacji na zamkniętej grupie na Slacku
Harmonogram jest ramowy i termin rozpoczęcia może ulec przesunięciu.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
- sprawnie działający laptop z min. 16GB RAM
- dostęp do internetu
- kamerka + słuchawki
- dodatkowy monitor (opcjonalnie)
Kontakt
Kontakt
Emilia Popko
E-mail
e.popko@sages.com.pl
Telefon
(+48) 692 204 438