AI & Machine Learning Engineering (dla klientów indywidualnych)
Możliwość dofinansowania
AI & Machine Learning Engineering (dla klientów indywidualnych)
Numer usługi 2026/03/19/10671/3422409
9 900,00 PLN
brutto
8 048,78 PLNnetto
41,25 PLNbrutto/h
33,54 PLNnetto/h
249,00 PLNcena rynkowa
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Administracja IT i systemy komputerowe
- 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 rekrutacji26-03-2026
- 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 |
|---|---|---|
| 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. | Obecność na zajęciach | Wywiad swobodny |
| Test teoretyczny |
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?
TAK
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
TAK
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
TAK
Program
Program
TYDZIEŃ 1 - Zaawansowane aspekty języka Python
TYDZIEŃ 2 - Uczenie maszynowe: wprowadzenie
TYDZIEŃ 3 - Uczenie maszynowe: rozszerzenie
TYDZIEŃ 4 - Profesjonalne programowanie: praktyczne programowanie obiektowe, wzorce projektowe, testowanie
TYDZIEŃ 5 - Implementacja systemów AI: komponenty i struktura
TYDZIEŃ 6 - Implementacja systemów AI: optymalizacja, wersjonowanie
TYDZIEŃ 7 - Deep learning: wprowadzenie
TYDZIEŃ 8 - Deep learning: NLP
TYDZIEŃ 9 - Implementacja asystentów AI
TYDZIEŃ 10 - Deep learning: computer vision
TYDZIEŃ 11 - Deployment rozwiązań AI: REST API
TYDZIEŃ 12 - Deployment rozwiązań AI: Docker
TYDZIEŃ 13 - Deployment rozwiązań AI: Kubernetes
TYDZIEŃ 14 - Deployment rozwiązań AI: CICD
Harmonogram
Harmonogram
Liczba przedmiotów/zajęć: 28
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 28 Zaawansowane aspekty języka Python | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 28-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 28 Zaawansowane aspekty języka Python | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 29-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 28 Uczenie maszynowe: wprowadzenie | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 18-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 28 Uczenie maszynowe: wprowadzenie | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 19-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 28 Uczenie maszynowe: rozszerzenie | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 25-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 28 Uczenie maszynowe: rozszerzenie | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 26-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 28 Inżynieria oprogramowania w Pythonie | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 16-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 28 Inżynieria oprogramowania w Pythonie | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 17-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 28 Implementacja systemów AI: komponenty i struktura | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 28 Implementacja systemów AI: komponenty i struktura | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 28 Implementacja systemów AI: optymalizacja, wersjonowanie | Prowadzący Bartosz Mikulski | Data realizacji zajęć 13-06-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 28 Implementacja systemów AI: optymalizacja, wersjonowanie | Prowadzący Bartosz Mikulski | Data realizacji zajęć 14-06-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 28 Deep learning: wprowadzenie | Prowadzący Bartosz Mikulski | Data realizacji zajęć 27-06-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 28 Deep learning: wprowadzenie | Prowadzący Bartosz Mikulski | Data realizacji zajęć 28-06-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 28 Deep learning: NLP | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 11-07-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 09:00 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 28 Deep learning: NLP | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 12-07-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 28 Implementacja asystentów AI | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 25-07-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 18 z 28 Implementacja asystentów AI | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 26-07-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 19 z 28 Deep learning: computer vision | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 08-08-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 09:00 |
Przedmiot / temat zajęć 20 z 28 Deep learning: computer vision | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 09-08-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 21 z 28 Deployment rozwiązań AI: REST API | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 22-08-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 22 z 28 Deployment rozwiązań AI: REST API | Prowadzący Marcin Rybiński | Data realizacji zajęć 23-08-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 23 z 28 Deployment rozwiązań AI: Docker | Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI | Data realizacji zajęć 05-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 24 z 28 Deployment rozwiązań AI: Docker | Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI | Data realizacji zajęć 06-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 25 z 28 Deployment rozwiązań AI: Kubernetes | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 19-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 26 z 28 Deployment rozwiązań AI: Kubernetes | Prowadzący Mateusz Pabiś | Data realizacji zajęć 20-09-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 27 z 28 Deployment rozwiązań AI: CICD | Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 28 z 28 Deployment rozwiązań AI: CICD | Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Cena
Cena
Jeżeli korzystasz z dofinansowania w wysokości co najmniej 70% przysługuje Tobie zwolnienie z podatku VAT
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 9 900,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 8 048,78 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 41,25 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 33,54 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Liczba prowadzących: 4
1 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.
2 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.
3 z 4
MARCIN WIERZBIŃSKI
Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym. Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie. Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc nacisk na zrozumienie algorytmów, interpretację wyników oraz umiejętność zastosowania modeli w rzeczywistych projektach. Jest autorem publikacji naukowych i popularnonaukowych, a także współpracownikiem instytucji badawczych i firm z obszaru nowych technologii, takich jak deepsense.ai czy Sano Centre for Computational Medicine. Łączy doświadczenie akademickie z praktyką – przekłada skomplikowane zagadnienia AI i data science na przystępny język i konkretne zastosowania, co sprawia, że jego szkolenia są cenione zarówno przez osoby techniczne, jak i specjalistów biznesowych.
4 z 4
Mateusz Pabiś
Od ponad 20 lat zajmuję się zawodowo szeroko pojętą informatyką i rozwojem systemów informatycznych. Równolegle dzielę się swoją wiedzą prowadząc osadzone w praktyce warsztaty i szkolenia z obszarów w których zdobyłem duże doświadczenie:
- programowanie w języku Python (od poziomu podstawowego aż po zaawansowany, w tym różne aspekty programowania takie jak programowanie równoległe, rozproszone, wzorce projektowe itp.)
- machine learning / data science / artificial intelligence: od ponad 10 lat na co dzień zajmuję się tworzeniem systemów, które obecnie określane są szeroko sztuczną inteligencją. Posiadam zarówno wiedzę teoretyczną jak i praktyczną w tworzeniu oraz projektowaniu takich rozwiązań.
- programowanie w języku Python (od poziomu podstawowego aż po zaawansowany, w tym różne aspekty programowania takie jak programowanie równoległe, rozproszone, wzorce projektowe itp.)
- machine learning / data science / artificial intelligence: od ponad 10 lat na co dzień zajmuję się tworzeniem systemów, które obecnie określane są szeroko sztuczną inteligencją. Posiadam zarówno wiedzę teoretyczną jak i praktyczną w tworzeniu oraz projektowaniu takich rozwiązań.
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 dostępne po każdym zjeździe.
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
224 h 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