Globalne wyszukiwanie nie jest włączone
Przejdź do głównej zawartości

11 Kursy

Opiekun kursu: Edyta Wilgos

Analiza i modelowanie danych

Opis
W ramach kursu nauczysz się w sposób praktyczny wykorzystywać biblioteki Pandas oraz Matplotlib w analizie danych. Omówione zostaną najczęściej wykorzystywane funkcje biblioteki Pandas, tj. wyszukiwanie danych, oczyszczanie informacji jak i poddawanie ich obróbce i analizie. Zaprezentowane zostaną również różne sposoby wizualizacji danych.

Wymagania
Znajomość Jupyter Notebook lub Jupyter Lab oraz podstawowa umiejętność programowania w środowisku Python, typy i struktury danych, instrukcje sterujące, pętle, funkcje, parametry i argumenty funkcji.

Autor kursu
Mateusz Matt Harasymczuk jest głównym inżynierem technologii kosmicznych i oprogramowania w Astro Tech and Bioastronautics Research gdzie tworzy HabitatOS - system operacyjny dla przyszłych baz na Księżycu i Marsie. Wcześniej pracował w Europejskiej Agencji Kosmicznej, w Allegro oraz w Centralnym Ośrodku Informatyki jako główny specjalista ds. architektury procesów. Studiował lotnictwo i kosmonautykę w Lotniczej Akademii Wojskowej oraz informatykę na Politechnice Poznańskiej. Otrzymał Medal Kopernika za stworzenie podstaw dla lotów kosmicznych w Polsce i budowę pierwszego w Europie habitatu. Prywatnie PADI DiveMaster, pilot, zwycięzca Global Space Balloon Challenge w 2019 i ojciec. Autor sześciu książek dotyczących inżynierii oprogramowania oraz astronautyki. W jego 500+ szkoleniach łącznie brało udział ponad 6 tysięcy osób.


Opiekun kursu: Edyta Wilgos

Wprowadzenie do programowania w języku Python

Opis
Kurs skierowany jest do osób początkujących, które chcą nauczyć się programować w języku Python. W ramach kursu użytkownik pozna narzędzia programisty tj. jupyter notebook i jupyter lab oraz zagadnienia związane z programowaniem w Pythonie tj. składnia, typy danych, sekwencje, pętle, instrukcje warunkowe, rozwinięcia listowe, funkcje i klasy. Omówione zostaną podstawowe zagadnienia, które konieczne są do samodzielnej pracy.

Wymagania
Kursant powinien posiadać biegłą umiejętność obsługi komputera. Mile widziana znajomość innych języków programowania oraz umiejętność korzystania ze środowisk programistycznych.

Autor kursu
Mateusz Matt Harasymczuk jest głównym inżynierem technologii kosmicznych i oprogramowania w Astro Tech and Bioastronautics Research gdzie tworzy HabitatOS - system operacyjny dla przyszłych baz na Księżycu i Marsie. Wcześniej pracował w Europejskiej Agencji Kosmicznej, w Allegro oraz w Centralnym Ośrodku Informatyki jako główny specjalista ds. architektury procesów. Studiował lotnictwo i kosmonautykę w Lotniczej Akademii Wojskowej oraz informatykę na Politechnice Poznańskiej. Otrzymał Medal Kopernika za stworzenie podstaw dla lotów kosmicznych w Polsce i budowę pierwszego w Europie habitatu. Prywatnie PADI DiveMaster, pilot, zwycięzca Global Space Balloon Challenge w 2019 i ojciec. Autor sześciu książek dotyczących inżynierii oprogramowania oraz astronautyki. W jego 500+ szkoleniach łącznie brało udział ponad 6 tysięcy osób.

Opiekun kursu: Edyta Wilgos

Podstawy analizy obrazu

Opis
Celem kursu jest zapoznanie uczestników z podstawami analizy i przetwarzania obrazów. Kurs oferuje szeroki przegląd metod i modeli wraz ze wskazaniem na ich potencjalne zastosowania biznesowe. W ramach kursu uczestnicy w praktyczny sposób zapoznają się z podstawami deep learningu w kontekście pracy z obrazami. W kursie do pracy z sieciami neuronowymi wykorzystywana jest biblioteka PyTorch

Wymagania
Kursant powinien posiadać wiedzę w zakresie podstaw programowania w języku Python. Aby móc samodzielnie wykonywać prezentowane przykłady niezbędna jest znajomość notatników Jupyter oraz komputer z zainstalowanym Pythonem w wersji 3.7 lub nowszym wraz z pakietem notebook

Autor kursu
Patryk Pilarski - trener, data scientist. Dobrze czuje się w pracy z danymi w każdym rozmiarze – od dużych po małe. Na ścieżce kariery poszukuje interesujących wyzwań oraz możliwości pracy z ciekawymi technologiami, w związku z czym pracował w licznych projektach łączących w sobie wyzwania z zakresu analizy i inżynierii danych. Chętnie zgłębia nowe technologie oraz języki programowania. Stara się również przekazywać pozyskaną wiedzę i umiejętności wcielając się w rolę trenera.

Opiekun kursu: Edyta Wilgos

Podstawy analizy języka naturalnego

Opis
Celem kursu jest zapoznanie uczestników z podstawami analizy i przetwarzania języka naturalnego. Kurs oferuje szeroki przegląd metod i technik wraz ze wskazaniem na ich potencjalne zastosowania biznesowe. W ramach kursu uczestnicy zapoznają się z jedną z najpopularniejszych bibliotek do pracy z tekstem - spaCy. Wszystkie przykłady prezentowane są na danych w języku polskim.

Wymagania
Kursant powinien posiadać wiedzę w zakresie podstaw programowania w języku Python. Aby móc samodzielnie wykonywać prezentowane przykłady niezbędna jest znajomość notatników Jupyter oraz komputer z zainstalowanym Pythonem w wersji 3.7 lub nowszym wraz z pakietem notebook

Autor kursu
Patryk Pilarski - trener, data scientist. Dobrze czuje się w pracy z danymi w każdym rozmiarze – od dużych po małe. Na ścieżce kariery poszukuje interesujących wyzwań oraz możliwości pracy z ciekawymi technologiami, w związku z czym pracował w licznych projektach łączących w sobie wyzwania z zakresu analizy i inżynierii danych. Chętnie zgłębia nowe technologie oraz języki programowania. Stara się również przekazywać pozyskaną wiedzę i umiejętności wcielając się w rolę trenera.

Prowadzący: Błażej Błaszczuk

Metody szybkiego prototypowania płytek elektronicznych PCB

Kurs składa się  z czterech bloków mających na celu przybliżenie uczestnikowi konkretnych zagadnień związanych z projektowaniem i produkcją urządzeń elektronicznych. Przedstawione zostaną metody przyspieszające te procesy. 

  • Podstawy teoretycznie projektowania obwodów
  • Praktyczne projektowanie z użyciem oprogramowania typu CAD na przykładzie programu Autodesk Eagle
  • Zaawansowane zagadnienia związane z projektowaniem PCB
  • Wykonywanie obwodów i montaż elementów

Kursy

Sztuczna inteligencja (inferencja) na platformach Android

Opis

Celem kursu jest zapoznanie uczestników z pojęciem sieci neuronowych oraz możliwościami uruchomienia modeli na platformach mobilnych (Android) Spodziewanym efektem kursu jest również przedstawienie narzędzi jakie można wykorzystać do zbudowania prostej aplikacji, której funkcjonalności będą wspierane przez algorytmy uczenia maszynowego.

Wymagania:

Kursant powinien posiadać wiedzę w zakresie podstaw programowania, podstawową wiedzę za zakresu przetwarzania obrazów oraz algebry liniowej Kursant powinien dysponować komputerem, wyposażonym w mikrofon, głośniki (słuchawki) oraz kamerę, a także z dostępem do Internetu.

Prowadzący: Jacek Rumiński

Sztuczna Inteligencja bez doktoratu

Opis

Celem kursu jest zapoznanie uczestników z praktycznym znaczeniem sztucznej inteligencji dzisiaj i w przyszłości, w szczególności w odniesieniu do pracy w administracji i służbach publicznych.

Wymagania:

Kursant powinien być otwarty na nową wiedzę i umiejętności. Nie Jest wymagana specjalna wiedza techniczna czy znajomość matematyki wykraczająca ponad szkołę średnią.Kursant powinien dysponować komputerem, wyposażonym w mikrofon, głośniki (słuchawki) oraz kamerę, a także z dostępem do Internetu.

Prowadzący: Karol Draszawka

Sztuczne sieci neuronowe - teoria i praktyka

Opis

Celem   kursu   jest   zapoznanie   uczestników   z   zastosowaniem,zasadą   działania   (podstawami   teoretycznymi)   i   właściwościami sztucznych sieci neuronowych, w tym tradycyjnych oraz głębokich sieci   splotowych   (ang.   Convolutional   Neural   Networks   –   CNN). Wykładane treści wzbogacone będą o praktyczne i interaktywne demonstracje.

Wymagania

Wiedza z zakresu podstawowej algebry liniowej (pojawią się równania zawierające wektory i macierze) oraz (opcjonalnie) mieć umiejętności związane z programowaniem w języku Python (w celu zrozumienia/powtórzenia przykładów w kodzie pokazywanych w ramach kursu).

Kursant powinien dysponować komputerem wyposażonym w mikrofon, głośniki (słuchawki) oraz kamerę, a także z dostępem do internetu

Prowadzący: Piotr Mieczkowski

Sztuczna Inteligencja dla każdego

„Wierzę, że im więcej wiemy o przeszłości, tym lepiej jesteśmy przygotowani na to, co przyniesie przyszłość”.

Theodore Roosevelt

Sztuczna inteligencja będzie miała wpływ na nas wszystkich - ale ponieważ niewiele osób rozumie AI, to tylko niewielka część Polaków będzie mogła odnaleźć się w nowej rzeczywistości pełnej sztucznej inteligencji. Im lepiej każdy z nas pozna AI, tym mniej się będziemy jej obawiać i łatwiej będzie nam z niej korzystać. 

Kurs trwa około 20 godzin i składa się z 6 rozdziałów. 

I. Czym jest sztuczna inteligencja.
II. Rozwiązywanie problemów przez sztuczną inteligencję.
III. Sztuczna inteligencja w świecie rzeczywistym.
IV. Uczenie maszynowe.
V. Sieci neuronowe
VI. AI w Twojej firmie i projekt AI.

Każdy z rozdziałów zakończony jest testem jednokrotnego i wielokrotnego wyboru. Uzyskanie minimum 50% poprawnych odpowiedzi ze wszystkich testów łącznie pozwala na uzyskanie imiennego certyfikatu ze znajomości sztucznej inteligencji.

Zapraszamy do wzięcia udziału w kursie!