Wprowadzenie do uczenia maszynowego w praktyce – narzędzia, algorytmy i zastosowania AI
Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie przygotowany do:
rozpoznawania zastosowań uczenia maszynowego w praktyce,
przygotowania danych i trenowania prostych modeli ML,
oceny jakości i interpretacji wyników modeli ML,
identyfikowania ograniczeń algorytmów AI i odpowiedzialnego stosowania ich w projektach.
["wiedza z zakresu zastosowań uczenia maszynowego", "umiejętność przygotowywania danych do trenowania modeli uczenia maszynowego", "umiejętność trenowania prostych modeli uczenia maszynowego", "umiejętność oceny jakości modeli uczenia maszynowego", "umiejętność interpretacji wyników modeli uczenia maszynowego", "wiedza na temat ograniczeń algorytmów sztucznej inteligencji", "umiejętność odpowiedzialnego stosowania algorytmów sztucznej inteligencji w projektach"]