Women AI / Machine Learning Academy

Kurz Women AI / Machine Learning Academy (WMLA) je inovatívny online kurz navrhnutý pre ženy, ktoré sa chcú posunúť zo sveta Dátovej analytiky do pokročilejšieho sveta Umelej inteligencie (AI) / Machine Learningu a Data Science všeobecne.
Tento kurz je skvelou príležitosťou, ako zrozumiteľným a prehľadným spôsobom krok za krokom získať všetky technické znalosti z oblasti praktickej tvorby prediktívnych modelov. Zasvätíme vás do celej problematiky od úplných základov možností umelej inteligencie cez pochopenie jednotlivých modelov, postupov ich tvorby až po ladenie modelov a vyhodnocovanie ich úspešnosti.
Sústredíme sa na to, aby ste získali nielen teoretické znalosti, ale aj praktické skúsenosti cez realistické projekty a prípadové štúdie.

Cieľom kurzu je univerzálne vás pripraviť na široké praktické využitie Machine Learning modelov vo všetkých oblastiach ekonomiky – či je to obchod, financie, bankovníctvo, marketing, controlling, poistovníctvo a mnoho ďalších. Získané vedomosti tak budete môcť univerzálne aplikovať v každej oblasti, kde sa optimalizujú procesy, spracúvajú dáta alebo predávajú akékoľvek služby a produkty. Na konci tak získate široký prehľad a praktické skúsenosti a preniknete do oblasti AI / Machine Learningu a ich nástrojov. Súčasťou kurzu je finálna certifikácia na konci kurzu.

Ak sa chcete dozvedieť viac o akadémiách, prečítajte si článok Najčastejšie otázky k Aj Ty v IT akadémiám.

Pre koho je kurz vhodný

Kurz je vhodný pre všetky ženy, ktoré majú záujem o oblasť Umelej inteligencie, Machine Learning a tvorby prediktívnych modelov.

Sú potrebné základné skúsenosti:
• programovaním v Pythone
• a základmi dátovej analytiky pomocou knižnice pandas

Ak tieto znalosti nemáte – môžete si ich ľahko doplniť na našom kurze Women Data Academy, ktorý je ideálne navrhnutý, aby vás zasvätil do dôležitých praktických základov programovania v Pythone aj Dátovej analytiky pre úplných začiatočníkov.

Ako kurz prebieha?

• Kurz prebieha formou 16 detailne pripravených lekcií vo forme videa, ktoré budeme sprístupňovať každý pondelok a štvrtok.
  • Lekcie sú dostupné 24/7. Každá účastníčka si môže zvoliť vlastný harmonogram štúdia. Nie ste viazaná na čas, lekcie si môžete pustiť kedy chcete a študovať v čase, kedy vám to najlepšie vyhovuje.
    • Kurz obsahuje aj domáce úlohy spolu so vzorovými riešeniami.
• Pre každú účastníčku je zabezpečená osobná podpora cez aplikáciu Discord.
  • Môžete sa tak spoľahnút, že v prípade akýchkoľvek operatívných problémov či otázok, sa máte na koho obrátiť. Naši lektori radi a ochotne vyriešia váš problém a zodpovedajú všetky otázky súvisiace s kurzom a preberanou tematikou.
• Súčasťou kurzu je finálna certifikácia, ktorá preverí nadobudnuté zručnosti. Koná sa cez posledný týždeň kurzu. Na získanie certifikátu Aj Ty v IT, musíte získať minimálne 65%.

Čo potrebuje účastníčka kurzu

• Vlastný notebook / počítač, pre zvýšený komfort pohodlne a ideálne aj externý monitor.
  Ak používate notebook / počítač od firmy, v ktorej pracujete, uistite sa, že máte právo inštalovať si vlastné programy. Niektoré firmy, kde hrá bezpečnosť kriticky dôležitú úlohu – napríklad banky a podobne, preto neumožňujú užívateľom inštalovať si vlastné programy.
• Efektívnu znalosť angličtiny (minimálne pasívne na úrovni čítania textu). Všetko dôležité na kurze je vysvetlené v slovenčine (detailné vysvetlenie tém, videá aj podpora na Discorde) a doplňujúce textové materiály, domáce úlohy a záverečná certifikácia sú v jednoduchej angličtine, ktorá je základným jazykom vo svete IT.
• Stabilné internetové pripojenie
• Dostatok času na štúdium jednotlivých lekcií aj domácich úloh. Priemerný min. odhadovaný čas je 10-12 hodín / týždenne.

Čo bude účastníčka na konci kurzu vedieť

Kurz vám dá zrozumiteľný prehľad do celej oblasti AI a krok po kroku vás prevedie všetkými dôležitými témami od správneho pochopenia hlavných ML algoritmov cez praktické postupy vývoja modelov až po ich nasadenie do užívania.

Detailne sa budeme venovať témam:

1. Ako sa zorientovať v buzzwordoch umelej inteligencie? (čo znamenajú ML / AI / Deep Learning / Generative AI)
2. Štruktúra algoritmov podľa spôsobu učenia (supervised / unsupervised / reinforcement learning)
3. Ako delíme modely podľa cieľa: klasifikačné / regresné / clusteringové
4. Aké sú najpoužívanejšie ML knižnice ako scikit-learn, xgboost, keras, tensorflow
5. Ako sa z histórie dopracovala k dnešnej AI
6. Prehľadný postup pri vývoji ML modelov:
   • Zber a príprava dát na modelovanie
   • EDA = Exploratory Data Analysis
   • Konverzia rôznych dátových typov na čísla
   • Trénovacie a testovacie dáta
   • Výber, tréning, ladenie a vyhodnotenie modelu
7. Modely lineárnej a logistickej regresie – vysvetlenie a praktické použitie
8. Modely – rozhodovacie stromy – vysvetlenie a praktické použitie
9. Modely typu RandomForest – vysvetlenie a praktické použitie
10. Metriky – ako vyhodnocovať presnosť modelov?
11. Cross-validation – ako spoľahlivejší spôsob odhadovania spoľahlivosti modelu
12. Ladenie modelov – ako nájsť optimálne nastavenia modelu?
13. Pipelines – moderný spôsob, ako aplikovať transformácie na dáta pred vstupom do modelu
14. Feature Engineering – kreatívny prístup k zvýšeniu počtu prediktorov a presnosti modelu
15. Nasadenie modelu v praxi
16. Veľký projekt pre regresiu
17. Veľký projekt pre klasifikáciu
18. Čo je clustering, ako funguje a aké sú najpoužívanejšie modely
19. Model K-Means – vysvetlenie a praktické použitie
20. Metriky pre clustering
21. Ďalšie algoritmy využívané v clusteringu
22. Veľký projekt pre clustering – segmentácia
23. Zhrnutie a témy na horizonte – čo študovať ďalej

Platba

Platba za kurz prebieha pomocou platobnej brány na konci registračného formulára.

Kontakt
V prípade akýchkoľvek otázok kontaktuj projektovú manažérku Kiku: kolnikova@ajtyvit.sk