Machine Learning Engineering Foundations
Osvojte si klíčové principy strojového učení a připravte se na práci s moderními algoritmy a nástroji pro prediktivní modelování.
O tomto vzdělávacím programu
Tento kurz poskytuje systematický úvod do oblasti strojového učení s důrazem na praktickou aplikaci algoritmů. Účastníci získají schopnost navrhovat a implementovat modely pro řešení reálných problémů v oblasti predikce a klasifikace dat.
Program zahrnuje práci s nástroji jako scikit-learn, TensorFlow a PyTorch, které jsou standardem v průmyslu. Studenti se naučí celý proces od přípravy dat, přes trénování modelů až po jejich vyhodnocení a optimalizaci.
Kurz pokrývá supervizované učení včetně lineární a logistické regrese, rozhodovacích stromů a ansámblových metod. Dále se věnuje nesupervizovanému učení zahrnujícímu shlukovací algoritmy a redukci dimenzionality. Matematické základy jsou představeny přístupným způsobem s důrazem na praktické pochopení.
Délka kurzu
12 týdnů intenzivního vzdělávání s praktickými projekty
Velikost skupiny
Maximálně 16 účastníků pro individuální přístup
Certifikace
Certifikát po úspěšném absolvování programu
Možnosti kariérního uplatnění
Absolventi tohoto programu nacházejí uplatnění v technologických společnostech, finančních institucích, zdravotnictví a dalších odvětvích využívajících datovou analýzu. Znalosti získané v kurzu umožňují práci na pozicích zaměřených na vývoj prediktivních modelů a automatizaci rozhodovacích procesů.
Technické dovednosti
- Implementace algoritmů strojového učení v Pythonu
- Práce s knihovnami scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- Příprava a transformace dat pro modelování
- Hodnocení a optimalizace modelů
Praktické výstupy
- Portfolio obsahující několik realizovaných projektů
- Funkční systém pro predikci zákaznického chování
- Model pro klasifikaci obrazových dat
- Doporučovací systém založený na ML
absolventů nachází pracovní uplatnění v oboru do 6 měsíců
projektů v portfoliu po dokončení programu
týdnů intenzivního praktického tréninku
Nástroje a technologie
V kurzu pracujeme s nástroji, které jsou standardem v oblasti strojového učení. Všichni účastníci získají přístup k potřebnému softwaru a cloudovým výpočetním prostředkům pro práci na projektech.
Programovací prostředí
-
•
Python 3.10+ jako hlavní programovací jazyk s důrazem na čistý a efektivní kód
-
•
Jupyter Notebooks pro interaktivní vývoj a dokumentaci analytických procesů
-
•
VS Code / PyCharm jako profesionální vývojová prostředí pro komplexní projekty
-
•
Git a GitHub pro verzování kódu a spolupráci na projektech
ML knihovny a frameworky
-
•
scikit-learn pro implementaci klasických algoritmů strojového učení a preprocessing
-
•
TensorFlow 2.x pro budování a trénování pokročilejších neuronových sítí
-
•
PyTorch jako alternativní framework s flexibilním přístupem k modelování
-
•
NumPy, Pandas pro efektivní manipulaci s daty a numerické výpočty
Vizualizační nástroje
-
•
Matplotlib a Seaborn pro tvorbu profesionálních grafů a vizualizací
-
•
Plotly pro interaktivní dashboardy a explorativní analýzu dat
-
•
TensorBoard pro monitorování trénovacích procesů neuronových sítí
Cloudové platformy
-
•
Google Colab s přístupem ke GPU pro náročnější výpočty
-
•
AWS SageMaker pro škálování modelů v produkčním prostředí
-
•
Azure ML jako alternativní cloudová platforma pro deployment
Standardy a metodologie
Naše vzdělávací programy dodržují standardy v oblasti strojového učení a datové vědy. Důraz klademe na etické aspekty práce s daty a zodpovědné nasazení modelů.
Etické zásady v ML
Všichni účastníci jsou seznámeni s principy odpovědného vývoje AI systémů. Diskutujeme témata jako férové zacházení s daty, transparentnost algoritmů, ochrana soukromí a minimalizace předsudků v modelech. Tyto zásady jsou integrovány do praktických projektů.
Validace modelů
Učíme správné metody hodnocení výkonu modelů včetně křížové validace, rozdělení dat na tréninkovou, validační a testovací množinu. Studenti se naučí interpretovat metriky jako přesnost, recall, F1 skóre a ROC křivky v kontextu konkrétních problémů.
Dokumentace práce
Každý projekt zahrnuje podrobnou dokumentaci procesů a rozhodnutí. Účastníci se učí vytvářet reprodukovatelné experimenty, verzovat kód a modely, a komunikovat technické výsledky srozumitelným způsobem pro různé publikum.
Bezpečnost dat
Program zahrnuje základy zabezpečení citlivých dat při vývoji modelů. Studenti se seznámí s technikami anonymizace, šifrování a bezpečného ukládání dat v souladu s požadavky GDPR a dalšími regulacemi.
Pro koho je kurz určen
Programátoři a vývojáři
Profesionálové se znalostí Pythonu nebo jiného programovacího jazyka, kteří chtějí rozšířit své dovednosti o strojové učení. Vhodné pro ty, kdo mají zájem o práci na datově orientovaných projektech.
- Základní znalost Pythonu
- Pochopení algoritmického myšlení
- Motivace učit se nové koncepty
Datoví analytici
Specialisté pracující s daty, kteří chtějí posílit své analytické schopnosti pomocí pokročilých prediktivních modelů a automatizace procesů. Vhodné pro přechod od deskriptivní k prediktivní analytice.
- Zkušenosti s prací s daty
- Znalost SQL nebo Excel
- Zájem o prediktivní modelování
Manažeři projektů
Vedoucí pracovníci, kteří potřebují pochopit možnosti a omezení technologií strojového učení pro efektivní řízení datových projektů a komunikaci s technickými týmy.
- Řízení technických projektů
- Zájem o AI strategie
- Technické porozumění
Studenti technických oborů
Studenti informatiky, matematiky nebo příbuzných oborů, kteří chtějí získat praktické dovednosti aplikovatelné v průmyslu a posílit své portfolio před vstupem na pracovní trh.
- Studium technického oboru
- Programovací základy
- Budování kariéry v AI
Hodnocení pokroku
Průběžné hodnocení umožňuje sledovat váš pokrok a zajistit, že získáváte potřebné znalosti. Kombinujeme různé formy zpětné vazby pro komplexní posouzení vašeho rozvoje.
Praktické projekty
Čtyři komplexní projekty během kurzu, které testují vaši schopnost aplikovat naučené koncepty na reálné problémy.
Kódovací cvičení
Týdenní praktické úkoly zaměřené na implementaci konkrétních algoritmů a technik.
Teoretické testy
Periodické testy ověřující pochopení klíčových konceptů a matematických principů za algoritmy.
Peer review
Vzájemné hodnocení projektů mezi účastníky pro rozvoj kritického myšlení a komunikačních schopností.
Závěrečný projekt
Na konci kurzu vypracujete komplexní projekt podle vlastního výběru, který demonstruje vaši schopnost aplikovat získané znalosti na reálný problém. Projekt zahrnuje celý proces od definice problému, přes přípravu dat a modelování až po prezentaci výsledků.
Připraveni začít s Machine Learning?
Investice do kurzu: 36 500 Kč
Zanechte nám kontakt a my vám poskytneme podrobné informace o harmonogramu kurzu, způsobech platby a požadavcích na vstup do programu.