Artificial intelligence. Machine learning-studia podyplomowe
Artificial intelligence. Machine learning-studia podyplomowe
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Programowanie
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnychwsparcie dla pracodawców i ich pracowników
- Grupa docelowa usługi
Studia skierowane są do:
- Dla osób zaczynających przygodę z AI i ML: Program rozpoczyna się od podstaw Pythona i teorii uczenia maszynowego, co umożliwia łatwe wprowadzenie do tematu.
- Dla specjalistów IT: Jeśli masz już doświadczenie w programowaniu i chcesz rozwinąć swoje umiejętności w zakresie ML i AI, ten kierunek dostarcza zaawansowanych narzędzi i wiedzy.
- Dla osób pracujących w branżach technologicznych i analitycznych: Program jest idealny dla pracowników sektora IT, finansów, marketingu czy logistyki, którzy chcą wprowadzać innowacyjne rozwiązania oparte na AI.
- Dla liderów projektów i menedżerów: Kurs wyposaża w wiedzę umożliwiającą zarządzanie zespołami pracującymi nad projektami AI, zrozumienie procesów wdrożeniowych i efektywne wykorzystanie technologii chmurowych.
- Dla studentów i absolwentów technicznych: Program stanowi doskonałe uzupełnienie wiedzy teoretycznej o praktyczne umiejętności potrzebne na rynku pracy.
- Minimalna liczba uczestników18
- Maksymalna liczba uczestników25
- Data zakończenia rekrutacji10-10-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi176
- Podstawa uzyskania wpisu do BURart. 163 ust. 1 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (t.j. Dz. U. z 2023 r. poz. 742, z późn. zm.)
- Zakres uprawnieństudia podyplomowe
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Uczestnicy poznają podstawy uczenia maszynowego, techniki klasyfikacji, klasteryzacji oraz zaawansowane algorytmy, takie jak Random Forest, Gradient Boosting czy modele neuronowe. Program wprowadza również w świat technologii chmurowych Azure, oferując możliwość pracy z usługami AI, takimi jak Azure Cognitive Services, Azure OpenAI czy Azure Machine Learning Workspace. Od podstaw języka Python po wdrożenie modeli AI w środowiskach produkcyjnych.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Programuje w języku Python | Kryteria weryfikacji Wdraża struktury danych (listy, słowniki, numpy arrays) | Metoda walidacji Prezentacja |
Kryteria weryfikacji Potrafi implementować regresję liniową z scikit-learn i interpretować wyniki | Metoda walidacji Test teoretyczny | |
Kryteria weryfikacji Stosuje poznaną teorię, rodzaje uczenia i zastosowania ML oraz najważniejszych bibliotek (numpy, pandas, scikit-learn). | Metoda walidacji Prezentacja | |
Efekty uczenia się Zna podstawowe i zaawansowane techniki uczenia maszynowego | Kryteria weryfikacji Stosuje zaawansowane techniki regresji (Regresja wielomianowa i regresja Ridge/Lasso) | Metoda walidacji Prezentacja |
Kryteria weryfikacji Analizuje dane z użyciem pandas i matplotlib | Metoda walidacji Test teoretyczny | |
Efekty uczenia się Umiejętność zarządzania zespołami pracującymi nad projektami AI | Kryteria weryfikacji Zna i rozumie procesy wdrożeniowe oraz efektywnie wykorzystuje technologię chmurową | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kryteria weryfikacji Stosuje innowacyjne rozwiązania oparte na AI | Metoda walidacji Prezentacja |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Program studiów podyplomowych na kierunku Artificial intelligence. Machine learning na Uniwersytecie WSB Merito we Wrocławiu.
Wprowadzenie do Machine Learning w Pythonie(16 godz.)
Algorytmy Uczenia Maszynowego – Klasyfikacja i Klasteryzacja(16 godz.)
Zaawansowane techniki Uczenia Maszynowego – Ensemble Learning i Regresja(16 godz.)
Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji(16 godz.)
Wprowadzenie do Azure i Azure Machine Learning(16 godz.)
Usługi Wizyjne w Azure AI Services(16 godz.)
Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) w Azure AI Services(16 godz.)
Usługi Mowy w Azure AI Services(16 godz.)
Azure OpenAI Service – wykorzystanie modeli GPT(16 godz.)
Zaawansowane wdrożenie modeli AI – konteneryzacja i zarządzanie cyklem życia modelu (MLOps)(16 godz.)
Projekt i egzamin końcowy(16 godz.)
Liczba godzin: 176 (minimum 30 punktów ECTS)
Liczba semestrów: 2
Zajęcia odbywają się w sobotę i w niedzielę w godz. 8.30-15.00, w czasie rzeczywistym (wideokonferencje, czaty) realizowane będą z wykorzystaniem indywidualnych kont. Godziny zajęć podane w harmonogramie są godzinami zegarowymi wraz z 30 minutową przerwą, zaś ilość godzin programowych jest podana w godzinach dydaktycznych.
Zajęcia prowadzone są w formie wykładów, które uzupełniane są ćwiczeniami, warsztatami oraz rozwiązywaniem przykładów
praktycznych.
Absolwenci otrzymują świadectwo ukończenia studiów podyplomowych zgodne z przepisami, jakie zostały określone przez Ministerstwo Edukacji i Nauki.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|
Brak wyników. | ||||
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto6 500,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto6 500,00 PLN
- Koszt osobogodziny brutto36,93 PLN
- Koszt osobogodziny netto36,93 PLN
Prowadzący
Prowadzący
mgr inż. Marcin Gąstół
Doświadczony inżynier w technologiach chmurowych oraz DevOps z ponad 5-letnim doświadczeniem w branży IT. Posiada wysokie kwalifikacje w zakresie projektowania oraz wdrażania nowej architektury dla Microsoft Azure, re-architektury bieżącego środowiska Azure i migracji lokalnego centrum danych do Microsoft Azure. Jako inżynier DevOps ma do czynienia z wieloma międzynarodowymi klientami. Również jako entuzjasta chmury, świata DevOps oraz innych technologii IT uwielbia szkolić innych w tych zakresach, prowadzi aktywnie programy dla kilku uczelni wyższych oraz korporacji międzynarodowych. Na co dzień odpowiada za dostarczanie quality features podczas rozwijania produktów IT, definiowanie kompleksowych strategii testowych, projektowanie zautomatyzowanych test cases, jak również przeprowadzanie integracji między różnymi systemami, opracowywanie i dostosowywanie frameworków automatyzacji testów i implementację testów automatycznych.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Opracowania autorskie, akty prawne, konspekty, prezentacje, zadania. Przygotowywane do każdego modułu przez prowadzących, zamieszczane w formie elektronicznej na portalu UWSB Merito.
Warunki uczestnictwa
Pamiętaj, że studia podyplomowe możesz zacząć, jeśli masz wykształcenie wyższe (licencjackie, inżynierskie lub magisterskie).Oznacza to, że nie musisz posiadać dyplomu magistra i już po studiach I stopnia możesz zacząć studia podyplomowe. O przyjęciu na studia decyduje kolejność zgłoszeń oraz konieczność złożenia kompletu dokumentów i spełnienia wymogów wynikających z zasad rekrutacji.
UWAGA: W przypadku, gdy nie zbierze się odpowiednia ilość osób, Wykonawca zastrzega sobie prawo do odwołania studiów.
Informacje dodatkowe
Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu "Kierunek – Rozwój".
Zawarto umowę z WUP Kraków w ramach projektu "Małopolski pociąg do kariery - sezon 1" oraz "Nowy start w Małopolsce z EURESem".
Zawarto umowę z WUP w Szczecinie w ramach projektu „Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe”
Z usługi mogą również korzystać uczestnicy innych projektów.
Kadra naukowo-dydaktyczna obejmuje więcej osób prowadzących zajęcia niż jest zamieszczonych w karcie usługi.
Szczegółowe informacje na https://www.merito.pl/wroclaw/
Osoby prowadzące usługę rozwojową posiadają doświadczenie zawodowe lub kwalifikacje (w tym również wykształcenie) odpowiednie do rodzaju i zakresu świadczonych usług, zdobytych lub nabytych nie wcześniej niż 5 lat przed datą opublikowania usługi rozwojowej.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Zajęcia zdalne prowadzone są za pośrednictwem aplikacji Microsoft Teams w formie pracy zespołowej wykorzystując czaty, spotkania i rozmowy w wielu oknach, przypięte kanały oraz integrację zadań z aplikacjami. Uczestnicy korzystają z aplikacji Teams w ramach Microsoft Office 365 bezpłatnie.
W celu prawidłowego i pełnego korzystania ze szkolenia należy posiadać urządzenie (komputer, laptop lub smartfon) z dostępem do Internetu, wbudowaną kamerą (opcjonalnie) i mikrofonem, głośnikami (wejście słuchawkowe/ słuchawki)
- komputer z aktualnym systemem operacyjnym Microsoft Windows lub macOS
- aktualna wersja przeglądarki internetowej
- stałe łącze internetowe