Kurs Trenowanie modeli AI. Praktyka tworzenia i wdrożeń
Kurs Trenowanie modeli AI. Praktyka tworzenia i wdrożeń, odbędzie się 19-20 października 2026 r.
Więcej informacji dostępne na stronie: SZCZEGÓŁY SZKOLENIA.
Program szkolenia Trenowanie modeli AI
1. Podstawy procesu tworzenia modeli AI
- znaczenie danych w uczeniu maszynowym i ich wpływ na jakość modelu,
- kolejne etapy pracy nad modelem - od pozyskania danych po uruchomienie rozwiązania,
- najważniejsze elementy procesu budowy modeli AI,
- typowe problemy i wyzwania pojawiające się podczas realizacji projektów uczenia maszynowego.
2. Pozyskiwanie, organizacja i przechowywanie danych
- źródła danych wykorzystywanych w projektach AI - systemy wewnętrzne, źródła zewnętrzne oraz interfejsy API,
- sposoby porządkowania i przechowywania dużych zbiorów informacji,
- wykorzystanie baz relacyjnych SQL, baz NoSQL oraz data lakes,
- bezpieczeństwo danych, prywatność oraz najważniejsze wymagania prawne związane z ich wykorzystaniem.
3. Przygotowanie danych do uczenia modeli
- oczyszczanie zbiorów danych i obsługa brakujących wartości,
- przekształcanie danych za pomocą normalizacji i standaryzacji,
- przygotowanie zmiennych kategorycznych do wykorzystania przez algorytmy,
- feature engineering - tworzenie i dobór cech zwiększających skuteczność modeli,
- przygotowanie danych w sposób odpowiedni dla wybranego algorytmu uczenia maszynowego.
4. Eksploracja i poznawanie danych - EDA
- analiza struktury i charakterystyki dostępnych danych,
- wykorzystanie wykresów, diagramów i heatmap do prezentowania informacji,
- wyszukiwanie zależności, korelacji, trendów i wzorców w danych,
- rozpoznawanie nietypowych obserwacji i wartości odstających,
- wykorzystanie EDA jako podstawy do podejmowania decyzji dotyczących dalszego modelowania.
5. Wybór algorytmu i tworzenie modelu AI
- charakterystyka popularnych metod uczenia maszynowego, w tym regresji, drzew decyzyjnych i sieci neuronowych,
- dopasowanie algorytmu do rodzaju zadania, danych i oczekiwanego rezultatu,
- porównywanie różnych podejść do rozwiązania tego samego problemu,
- praktyczna implementacja modeli z wykorzystaniem Python, R lub ML.NET.
6. Trenowanie modeli i organizacja procesu uczenia
- przygotowanie zbiorów treningowych, walidacyjnych i testowych,
- prawidłowy podział danych i jego znaczenie dla wiarygodności wyników,
- techniki walidacji modeli, w tym cross-validation,
- najważniejsze parametry procesu uczenia - epoki, wielkość batcha oraz learning rate,
- kontrolowanie przebiegu treningu i interpretacja jego rezultatów.
7. Sprawdzanie skuteczności i jakości modeli
- dobór odpowiednich metryk do oceny modeli,
- interpretacja accuracy, precision, recall oraz F1-score,
- wykorzystanie macierzy pomyłek (confusion matrix) do analizy klasyfikacji,
- ocena jakości modeli za pomocą krzywych ROC i wartości AUC,
- porównywanie wyników różnych modeli i ocena ich przydatności w praktyce.
8. Doskonalenie i optymalizacja modeli AI
- dostrajanie hiperparametrów za pomocą Grid Search i Random Search,
- wykorzystanie Bayesian Optimization do efektywnego poszukiwania najlepszych ustawień,
- redukcja liczby zmiennych i wybór najbardziej wartościowych cech,
- zastosowanie PCA oraz technik feature selection,
- rozpoznawanie overfittingu i underfittingu oraz sposoby ograniczania tych problemów.
9. Wprowadzanie modeli AI do środowiska produkcyjnego
- przygotowanie modelu do wykorzystania w rzeczywistym środowisku biznesowym,
- integracja modeli z aplikacjami i istniejącymi systemami,
- udostępnianie modeli poprzez API,
- konteneryzacja rozwiązań z wykorzystaniem technologii takich jak Docker,
- zapewnienie odpowiedniej wydajności, stabilności i skalowalności rozwiązania.
10. Monitorowanie, aktualizacja i rozwój modeli
- kontrolowanie działania i jakości modelu po jego wdrożeniu,
- monitorowanie wydajności oraz zmian zachodzących w danych,
- rozpoznawanie zjawisk data drift i concept drift,
- określanie momentu, w którym konieczne jest ponowne trenowanie modelu,
- aktualizacja modeli i proces retrainingu,
- budowanie cyklu ciągłego monitorowania i doskonalenia rozwiązań AI.
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
🎓 Szkolenie Trenowanie modeli AI - Online i cała Polska
Cognity Sp. z o.o. prowadzi szkolenia z zakresu trenowania, optymalizacji i wdrażania modeli sztucznej inteligencji w Krakowie oraz szkolenia zamknięte i online dla firm z całej Polski. Szkolenie "Trenowanie modeli AI" skierowane jest do analityków danych, specjalistów IT, programistów, osób pracujących z uczeniem maszynowym oraz wszystkich, którzy chcą zdobyć praktyczne kompetencje związane z przygotowaniem danych, budową, treningiem i oceną modeli AI.
⚙️ W ramach szkolenia realizujemy m.in.:
• szkolenie z trenowania modeli AI i podstaw machine learning,
• przygotowanie, czyszczenie i transformację danych do modeli AI,
• eksploracyjną analizę danych (EDA) oraz identyfikowanie zależności i anomalii,
• dobór algorytmów i budowę modeli uczenia maszynowego,
• praktyczne trenowanie i walidację modeli AI,
• ocenę jakości modeli z wykorzystaniem odpowiednich metryk,
• optymalizację modeli i dobór hiperparametrów,
• przeciwdziałanie overfittingowi i underfittingowi,
• wdrażanie modeli AI za pomocą API i technologii konteneryzacji,
• monitorowanie modeli oraz wykrywanie data drift i concept drift,
• retraining oraz ciągłe doskonalenie modeli AI.
👉 Szczegóły oferty szkoleń:
🧠 Baza wiedzy - AI, machine learning i analiza danych (blog Cognity)
Na blogu Cognity publikujemy artykuły o:
🤖 sztucznej inteligencji i machine learning,
📊 analizie, przygotowaniu i wizualizacji danych,
🧠 trenowaniu i optymalizacji modeli AI,
💻 Pythonie, programowaniu i automatyzacji,
⚙️ wdrażaniu modeli oraz rozwiązaniach AI dla biznesu,
📈 analizie jakości i monitorowaniu modeli,
🔍 przetwarzaniu danych i budowaniu rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym.
👉 Blog Cognity:
⭐ Dlaczego szkolenie Trenowanie modeli AI w Cognity?
✅ profesjonalna firma szkoleniowa IT,
✅ szkolenie realizowane stacjonarnie oraz online,
✅ możliwość organizacji szkolenia w siedzibie firmy lub online,
✅ program dopasowany do realnych potrzeb i procesów biznesowych,
✅ praktyczne podejście - praca na danych, przykładach i rzeczywistych scenariuszach,
✅ nauka przygotowania danych i budowy modeli uczenia maszynowego,
✅ praktyczne ćwiczenia z trenowania, walidacji i optymalizacji modeli,
✅ poznanie metod oceny jakości modeli AI,
✅ wiedza dotycząca wdrażania i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym,
✅ rozwój kompetencji potrzebnych do samodzielnej pracy z projektami AI.
Zobacz też: https://www.cognity.pl/blog-5-wskazowek-jak-prezen...