AI Technológia
Képzésindulás: 2024. szeptember 13.
A ChatGPT megjelenésével mindenki számára egyértelművé vált, hogy a mesterséges intelligencia (MI) itt van és megkerülhetetlen.
A Gyakorlati Python Alapok kurzus sikeres elvégzése után készen állsz arra, hogy a KÜRT Akadémia Data Science vagy AI Technológia képzéseinek kihívásait magabiztosan kezeld. Amennyiben érdeklődsz az adatelemzés és adattudomány, vagy a gépi tanulás és mesterséges intelligencia mélyebb megértése felé ezek a további képzések lehetővé teszik számodra, hogy szakmai tudásodat a következő szintre emeld, és kiemelkedj az adatelemzés vagy gépi tanulás területén dolgozó szakemberek között.
Data Science Képzés: Adatokkal foglalkozó szakemberré, Data Scientist-é, Data Analyst-é, adattudóssá válsz. Képzésünkön megtanulod kezelni és értelmezni a hihetetlen léptékben duzzadó adattömeget, képessé válasz lefordítani az adatok nyelvét az üzleti döntések nyelvére. Átfogó képet kapsz a legújabb adattudományi, adatelemzési technológiákról.
AI Technológia Képzés: A 10+1 alkalmas, 84 órás, intenzív AI Technológia képzésünk elvégzésével képes leszel a Machin Learning módszerek önálló alkalmazására, megismerkedsz a Neurális hálók és Deep Learning elméletébe, elsajátítod a neurális hálók alapvető betanítási módszereit, megismerkedsz az NLP (természetesnyelv-feldolgozás) alapjaival és olyan architektúrákkal, amelyeken többek közt a széles körben is ismert ChatGpt és Bard is alapulnak Amennyiben egyszerre jelentkezel a Phyton és az AI Technológia képzésünkre, a Phyton képzés árának 50%, azaz 180.000Ft levonható az AI Technológia képzés díjából.
A KÉPZÉS SZAKMAI PARTNERE:
NEKED AJÁNLJUK, HA:
A képzés első alkalmán az adatelemzés területén elterjedt Jupyter Notebook formátummal és a Google Colab környezettel ismerkedünk meg először, és a további munka is ebben a keretben fog folyni. Ezt követően a Pythonban programozás alapjaival fogunk megismerkedni, egy adattábla beolvasásán és elemzésén keresztül.
• Környezet: Jupyter Notebook, Google Colab.
• Python alapok: Parancsok felépítése, alapvető adattípusok, indexálás, függvények, elágazások és iterációk, könyvtárok használata (importálás).
• Adatkezelés: A Python programozási nyelv egyik alapvető adatmanipulációs progamkönyvtárának, a pandasnak az alapszintű alkalmazása táblázatos adatok betöltésére és az adatokba való első betekintésre.
A képzés második alkalmán az adatfeldolgozáshoz elengedhetetlen pandas könyvtár alaposabb megismerésére kerül sor.
• Python alapok: Adattípusok mélyebben; zárójelek; hibakezelés.
• Adatkezelés: Adatok indexelése és szűrése; broadcasting; aggregációk; dátumok; reguláris kifejezések; hiányzó adatok; adattáblák összevonása; csoportosítások; duplikációk; numpy könyvtár.
A képzés záró alkalmán további adatelemzéshez és előkészítéshez elengedhetetlen trükkökkel ismertetjük meg a hallgatókat. Ezen az alkalmon sor kerül adatvizualizációs eszközök bemutatására és használatára, emelett pedig a hallgatók rálátást kaphatnak az adatmodellezés alapjaira is.
• Python alapok: Függvénydefiníciók; objektum-orientált programozás alapjai.
• Adatvizualizáció: Pandas beépített vizualizációs eszközök (oszlopdiagram, hisztogram, vonaldiagram stb.); rövid rátekintés a plotly, matplotlib és seaborn vizualizációs könyvtárakra.
• Adatmodellezés: Ismerkedés a scikit-learn modellezési könyvtárral.