Szkolenia Sztuczna inteligencja (AI) i Data Science
Zdobądź praktyczną wiedzę i umiejętności z zakresu data science, uczenia maszynowego, machine learning i deep learning dzięki szkoleniom w Sages. Nasza oferta obejmuje różnorodne szkolenia z data science, które pomogą Ci opanować kluczowe techniki analizy danych oraz modelowania statystycznego. Oferujemy także szkolenia z uczenia maszynowego, które nauczą Cię, jak budować inteligentne systemy oraz optymalizować algorytmy. Jeśli interesują Cię zaawansowane metody, nasze szkolenia z deep learning dostarczą Ci wiedzy na temat najnowszych technik w zakresie sieci neuronowych, a szkolenia z inżynierii AI przygotują Cię do projektowania i wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji. W ofercie znajdziesz też szkolenie z prompt engineering, które pozwoli Ci efektywnie korzystać z nowoczesnych modeli językowych. Sprawdź naszą ofertę szkoleń i znajdź program idealnie dopasowany do Twoich potrzeb.
Jeśli nie znajdziesz poniżej interesującego Cię tematu, zapytaj nas o szkolenia AI dla firm, które są dostosowane do specyficznych potrzeb biznesowych i pomagają zespołom efektywnie wdrażać technologie AI w codziennej działalności.
- Popularne w tej kategorii
- Najbliższe terminy
Wszystkie szkolenia w tej kategorii
Filtry
Poziom trudności
Pobierz terminarz:
AI
Metody i algorytmy sztucznej inteligencji w generowaniu obrazów
Generatywne AI w praktyce: od podstaw do zaawansowanych zastosowań
Retrieval Augmented Generation (RAG) - systemy AI do wyszukiwania informacji
Fine-tuning modeli językowych
Wdrażanie modeli AI
Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki Langchain
business intelligence
Podstawy Power BI - wizualizacja danych
Zaawansowane modele raportowe w Power BI
deep learning
Deep learning
Optymalizacja modeli uczenia głębokiego w procesie treningu i inferencji
Zastosowania uczenia głębokiego w zadaniach wizji komputerowej
Deep learning w przetwarzaniu języka naturalnego
julia
Język Julia w analizie danych
machine learning
Interpretowalne uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe z wykorzystaniem R
Podstawy uczenia maszynowego z R
Zwiększanie wydajności sieci neuronowych
Zastosowania SOTA w przetwarzaniu konkretnych danych
Nienadzorowana reprezentacja, autoenkodery i modele generatywne
Uczenie maszynowe z TensorFlow
Produkcyjne wdrażanie potoków przetwarzania AI/machine learning na Kubernetes
Forecasting - Modelowanie szeregów czasowych z językiem Python
Uczenie maszynowe w języku Python - warsztat profesjonalisty
Uczenie maszynowe w języku Python - wprowadzenie
nlp
Analiza danych tekstowych i języka naturalnego
python
Tworzenie dashboardów webowych w Pythonie
Wizualizacja danych w języku Python
Python: Jednodniowe wprowadzenie do składni języka i środowiska dla Data Scientists
Wizja komputerowa w języku Python
Analiza statystyczna w Pythonie
Warsztat analityka danych w języku Python
r
Podstawy programowania w R
Zaawansowane programowanie w R
Nowoczesne przetwarzanie danych w R
Tworzenie Aplikacji z R Shiny
Wizualizacja danych w R
Raportowanie z wykorzystaniem R
Analiza danych w języku R
Warsztat analityka danych w R
Zastosowania AI
Sztuczna inteligencja w biznesie
AI w badaniach naukowych
AI w grafice: nowe możliwości dla kreatywnych
AI w medycynie
Zastosowania uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych
Prompt engineering
Może zainteresuje Cię również
Szukasz innych technologii?
Zapoznaj się z naszym pełnym katalogiem szkoleń i usług IT