Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli
Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli, odbędzie się 19-20 listopada 2026 r.
Więcej informacji dostępne na stronie: SZCZEGÓŁY SZKOLENIA
Program szkolenia AI Modeling
1. Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Moduł wprowadza uczestników w zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim. Przedstawia różnice pomiędzy tymi podejściami a tradycyjnym programowaniem oraz pokazuje ich zastosowanie w codziennej praktyce. Omawia również rozwój generatywnej AI, duże modele językowe (LLM) oraz zasady efektywnej komunikacji z modelami za pomocą odpowiednio konstruowanych poleceń (Prompt Engineering).
- podstawowe definicje i zagadnienia: AI, ML oraz DL,
- porównanie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i tradycyjnego programowania,
- przykłady wykorzystania rozwiązań AI w różnych obszarach działalności,
- generatywna sztuczna inteligencja i rozwój dużych modeli językowych (LLM),
- wprowadzenie do Prompt Engineering,
- zasady formułowania efektywnych poleceń z uwzględnieniem kontekstu, precyzji i przejrzystości,
- techniki pracy z promptami: role prompting, chain-of-thought, few-shot i zero-shot,
- praktyczne wykorzystanie promptów do analizy danych i realizacji zadań z pomocą AI.
2. Rodzaje danych i ich charakterystyka
Moduł przedstawia podstawowe kategorie danych oraz ich właściwości, które mają znaczenie dla dalszego przetwarzania i analizy. Uczestnicy poznają różnice między danymi pierwotnymi i przetworzonymi, a także między informacjami uporządkowanymi i nieustrukturyzowanymi. Omówiona zostanie również rola metadanych oraz dodatkowych informacji opisujących pochodzenie i kontekst danych.
- charakterystyka danych surowych i przetworzonych oraz możliwości ich zastosowania,
- dane ustrukturyzowane, np. tabele i bazy danych, oraz nieustrukturyzowane, np. dokumenty tekstowe, grafiki i nagrania audio,
- znaczenie metadanych w opisywaniu, porządkowaniu i interpretowaniu informacji,
- wykorzystanie opisów kontekstowych do prawidłowego rozumienia danych.
3. Metody pozyskiwania danych
W tej części przedstawione zostaną najważniejsze sposoby pozyskiwania informacji wykorzystywanych w procesach analitycznych i rozwiązaniach opartych na AI. Uczestnicy zapoznają się z wewnętrznymi zasobami organizacji oraz zewnętrznymi źródłami danych, a także z metodami ich pobierania za pośrednictwem API, urządzeń IoT i systemów strumieniowych. Uwzględnione zostaną również regulacje prawne oraz zasady etycznego korzystania z danych.
- pozyskiwanie informacji z zasobów firmowych: systemów ERP, CRM oraz arkuszy kalkulacyjnych Excel,
- korzystanie z zewnętrznych zasobów, takich jak zbiory open data i komercyjni dostawcy danych,
- pobieranie danych za pomocą interfejsów API,
- wykorzystanie czujników i urządzeń IoT do automatycznego gromadzenia informacji,
- transmisja i odbieranie danych w czasie rzeczywistym (data streaming),
- prawne, organizacyjne i etyczne uwarunkowania pozyskiwania danych.
4. Wyzwania związane z danymi
Moduł poświęcony jest najczęściej występującym trudnościom, które mogą obniżać przydatność danych w procesach analitycznych. Uczestnicy poznają problemy wynikające z niekompletnych zbiorów, niezgodności informacji, błędów pomiarowych czy dezaktualizacji danych. Poruszona zostanie również kwestia różnorodności danych pochodzących z wielu systemów, zapisanych w odmiennych formatach i językach.
- identyfikowanie problemów z jakością danych, w tym brakujących informacji, nieaktualnych rekordów i nieprawidłowych pomiarów,
- ocena kompletności oraz zgodności danych w obrębie zbioru,
- rozpoznawanie niespójności i rozbieżności pomiędzy różnymi źródłami,
- heterogeniczność danych wynikająca z odmiennych formatów, języków i systemów ich pochodzenia.
5. Zbieranie i gromadzenie danych
W module omówione zostaną sposoby organizowania procesu pozyskiwania oraz przechowywania danych w przedsiębiorstwie. Uczestnicy poznają rozwiązania umożliwiające zarówno ręczne, jak i zautomatyzowane gromadzenie informacji, a także technologie wykorzystywane do ich składowania i zarządzania nimi. Szczególny nacisk zostanie położony na bezpieczeństwo zasobów informacyjnych oraz ochronę danych osobowych.
- organizacja i planowanie procesów pozyskiwania danych z wykorzystaniem metod manualnych i automatycznych,
- narzędzia oraz środowiska służące do przechowywania informacji,
- charakterystyka relacyjnych i nierelacyjnych baz danych (SQL/NoSQL),
- wykorzystanie architektur typu Data Lake do gromadzenia dużych zbiorów danych,
- zasady zabezpieczania danych i kontrolowania dostępu do informacji,
- ochrona danych osobowych i zapewnienie zgodności z obowiązującymi przepisami.
6. Czyszczenie danych i przygotowanie do analizy
Prawidłowe przygotowanie danych stanowi jeden z najważniejszych etapów poprzedzających ich analizę i wykorzystanie w modelach. Moduł obejmuje metody identyfikowania oraz korygowania nieprawidłowości w zbiorach danych. Uczestnicy poznają sposoby postępowania z brakującymi informacjami, usuwania powtarzających się rekordów oraz wykrywania błędów logicznych. Przedstawione zostaną również podstawowe metody sprawdzania poprawności i jakości przygotowanych danych.
- metody obsługi niekompletnych danych: imputacja, eliminowanie rekordów oraz uzupełnianie braków wartościami domyślnymi,
- rozpoznawanie i usuwanie powielonych wpisów,
- identyfikacja oraz korygowanie błędów logicznych i niezgodności w danych,
- przeprowadzanie wstępnej weryfikacji poprawności zbiorów,
- kontrola jakości danych przed rozpoczęciem właściwej analizy.
7. Transformacja danych
Moduł przedstawia techniki przekształcania danych, których celem jest dostosowanie ich struktury i wartości do wymagań dalszej analizy oraz budowania modeli uczenia maszynowego. Omówione zostaną sposoby ujednolicania skal zmiennych, przekształcania danych jakościowych na postać numeryczną oraz tworzenia nowych cech zwiększających wartość informacyjną zbioru.
- dostosowywanie zakresów wartości za pomocą normalizacji i standaryzacji,
- przekształcanie zmiennych kategorycznych z wykorzystaniem metod one-hot encoding i label encoding,
- tworzenie i modyfikowanie zmiennych na potrzeby analizy,
- inżynieria cech (feature engineering) jako sposób wzbogacania danych i przygotowania ich do modelowania.
8. Eksploracyjna analiza danych (EDA)
W tej części uczestnicy poznają metody wstępnego badania zbiorów danych, pozwalające lepiej zrozumieć ich strukturę, właściwości i występujące zależności. Wykorzystując różne techniki wizualizacji, będą uczyć się rozpoznawania prawidłowości, trendów i powiązań między zmiennymi. Moduł obejmuje również identyfikowanie nietypowych obserwacji i wartości odstających, które mogą mieć wpływ na wyniki późniejszego modelowania.
- prezentowanie i analizowanie danych za pomocą wykresów, histogramów, map cieplnych (heatmap) oraz macierzy korelacji,
- rozpoznawanie tendencji, zależności i powtarzających się schematów w analizowanych zbiorach,
- badanie powiązań pomiędzy poszczególnymi zmiennymi,
- wykrywanie nietypowych obserwacji, anomalii i wartości odstających (outliers),
- wykorzystanie wyników eksploracyjnej analizy danych do oceny ich przydatności i przygotowania do modelowania.
Cognity Sp. z o.o. "To Know How!"
📍 ul. Morawskiego 5, 30-102 Kraków
📞 Telefon: 577 136 633
📧 E-mail: [email protected]
📌 Wizytówka Google (lokalizacja w Krakowie):
👉 https://maps.app.goo.gl/cTSgGQW4dVcG7SUd6
🎓 Kurs AI Modeling - Online i cała Polska
Cognity Sp. z o.o. prowadzi szkolenia z zakresu AI Modeling online oraz szkolenia zamknięte i online dla firm z całej Polski. Kurs AI Modeling skierowany jest do analityków danych, specjalistów IT, menedżerów, pracowników działów biznesowych, osób zajmujących się analizą informacji oraz wszystkich, którzy chcą zdobyć praktyczną wiedzę na temat sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, przygotowania danych i ich wykorzystania w procesach analitycznych.
⚙️ W ramach oferty realizujemy m.in.:
• szkolenia z podstaw sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML) i uczenia głębokiego (DL),
• kursy z generatywnej AI, dużych modeli językowych (LLM) oraz Prompt Engineering,
• szkolenia z pozyskiwania, gromadzenia i organizacji danych z różnych źródeł,
• praktyczne warsztaty z czyszczenia, walidacji i przygotowania danych do analizy,
• szkolenia z transformacji danych, normalizacji, standaryzacji i inżynierii cech (Feature Engineering),
• naukę eksploracyjnej analizy danych (EDA) oraz identyfikowania zależności, trendów i anomalii,
• wykorzystanie AI i uczenia maszynowego w analizie danych oraz rozwiązywaniu problemów biznesowych,
• szkolenia z narzędzi i technologii wspierających pracę z danymi: Excel, SQL, AI, Machine Learning i Data Analytics.
👉 Szczegóły oferty kursów: https://www.cognity.pl
🧠 Baza wiedzy - AI, Machine Learning, analiza danych i modelowanie (blog Cognity)
Na blogu Cognity publikujemy artykuły o: 🤖 sztucznej inteligencji, generatywnej AI i dużych modelach językowych (LLM), 📊 analizie danych, eksploracji zbiorów i uczeniu maszynowym, ⚙️ pozyskiwaniu, czyszczeniu i transformacji danych, 🧩 budowaniu zbiorów danych i inżynierii cech (Feature Engineering), 📈 wizualizacji danych, wykrywaniu zależności i anomalii, 💡 praktycznych zastosowaniach AI i Machine Learning w biznesie.
👉 Blog Cognity: https://www.cognity.pl/blog
⭐ Dlaczego szkolenie AI Modeling w Cognity?
✅ profesjonalna firma szkoleniowa IT,
✅ szkolenia realizowane stacjonarnie oraz online,
✅ możliwość organizacji szkolenia w siedzibie firmy lub w formule zdalnej,
✅ program obejmujący najważniejsze zagadnienia związane z AI, ML i analizą danych,
✅ praktyczne podejście - nauka na przykładach i rzeczywistych problemach analitycznych,
✅ poznanie metod pozyskiwania, gromadzenia i przygotowywania danych,
✅ rozwijanie umiejętności czyszczenia, przetwarzania i transformacji zbiorów danych,
✅ wykorzystanie technik eksploracyjnej analizy danych (EDA),
✅ zdobycie wiedzy na temat generatywnej AI, LLM i efektywnego tworzenia promptów,
✅ lepsze zrozumienie procesów przygotowania danych do modelowania i uczenia maszynowego,
✅ rozwój kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją i analityką danych.
Zobacz też: https://www.cognity.pl/blog-5-wskazowek-jak-prezen...