Mesterséges intelligencia alapok

Fejlesztők és adatelemzők számára

  • 3 hónap
290 000 Ft

Leírás

Fejlesztők, programozás iránt érdeklődők és adatelemzők számára összeállított mesterséges intelligencia alapozó képzésünk bevezet az MI világába; a kurzus címe épp ezért lehetne ez is: From Zero to AI Hero.

A tanfolyam Python nyelven zajlik, mivel ez a legelterjedtebb a mesterséges intelligencia és gépi tanulás területén.
Könyvtárak és eszközök:

  • NumPy, pandas, matplotlib, seaborn – adatelemzéshez
  • Scikit-learn – gépi tanuláshoz
  • TensorFlow/Keras – mélytanuláshoz
  • SpaCy / Hugging Face / OpenAI API – NLP és nyelvi modellekhez
  • OpenAI Gym – megerősítéses tanuláshoz
  • Gradio / Streamlit – egyszerű AI alkalmazások bemutatásához
Nem találod
az időpontot?

Egyet se csüggedj! Csak iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy időben megtaláld a számodra megfelelő oktatást!

További információk a tanfolyamról

Kinek ajánljuk

Ez a képzés azoknak szól, akik adatelemzőként szeretnének elmozdulni az AI irányába; programozóként megismernék a mesterséges intelligencia alapjait és eszközeit; karrierváltás előtt állnak, és versenyképes tudást szeretnének; technológiai érdeklődésű hallgatók, akik valós projekteken keresztül tanulnának.

Cél

Előfeltételek

Alapszintű Python-tudás előny, logikus gondolkodás és a nyitottság fontos, magas szintű matematikai háttér nélül.

Vizsga és képzés

A résztvevők a tanfolyam utolsó alkalmával számot adnak megszerzett tudásukról, vizsga keretében, melyről nyilvántartási számmal rendelkező tanúsítványt állítunk ki.

Áfa: A tanfolyam árai bruttó árak, a képzés típusának megfelelő ÁFA tartalommal!
Tanórák: A tanórák 45 percnek felelnek meg. Az oktatási napokon több tanórát veszel, szünet közbeiktatásával.
Részletfizetés: Legalább 2 hónapot átölelő képzéseknél igény esetén kamatmentes részletfizetést biztosítunk, amit a honlapon történő jelentkezésednél tudsz igényelni. Részletfizetés esetén a részletek havonta, előre fizetendők, az aktuális hónap 10. napjáig.
Kedvezmény: Ha már elvégeztél nálunk egy tanfolyamot és a jelentkezésnél ezt jelzed a megjegyzés mezőben, 5%-os kedvezményre vagy jogosult az új tanfolyami jelentkezésed árából. Két tanfolyam elvégzése után 10%-os kedvezményt adunk a harmadikra.
Ha ajánlásodra érkezik másik hallgató is, és ezt jelzed a megjegyzésnél, szintén 5% kedvezményt adunk a te újabb jelentkezésednél, két új hallgató ajánlása után 10% kedvezményt biztosítunk.
A kedvezmények nem összevonhatóak, induló tanfolyam esetén igénybe vehetők.
Becsatlakozás: Tanfolyamtól függően lehetőséget biztosítunk a közelmúltban indult tanfolyamainkba való becsatlakozásra.
Általános információk: A jelentkezés szóbeli szerződésnek minősül, amit felnőttképzési szerződés követhet. A résztvevő nem kér előzetes tudásfelmérést és a sikeres tanfolyamzárást követően magyar-angol nyelven kapja a tanúsítványát. Az ettől eltérő igényeket az ügyfélszolgálaton lehet jelezni.

Mesterséges intelligencia alapok tanfolyam - tematika

Bevezetés, AI alapok

  • Alapok, területek, rövid MI történeti áttekintés
  • MI definíciók, célok
  • Gépi tanulás, deep learning, reinforcement learning különbségei
  • AI etika, torzítás, valós példák

Adatok világa

  • Adattisztítás, előfeldolgozás, EDA
  • Hiányzó adatok, encoding, normalizálás
  • Outlierek, szűrés, imputálás
  • Pandas, matplotlib, seaborn gyakorlatok

Felügyelt tanulás

  • Klasszikus ML algoritmusok
  • Döntési fa, KNN, SVM, random forest, logist. regression
  • Sklearn pipeline
  • Metrikák (accuracy, F1, ROC)
  • Gyakorlati feladat: predikció valós
    adatokon

Nem felügyelt tanulás

  • Klaszterezés, dimenziócsökkentés
  • K-means, DBSCAN, PCA
  • Vizualizáció, clusterek értelmezése

Mélytanulás alapok

  • Neurális hálók (MLP), TensorFlow/Keras
  • Perceptron, MLP, aktivációk
  • Keras alapok, háló építés
  • Túltanulás, dropout
  • Képfeldolgozás: MNIST vagy egyszerű képfelismerés

Nyelvi modellek

  • NLP + LLM alapozás
  • Tokenizálás, Word2Vec, transformer koncepciók
  • ChatGPT/LLM demó + gyakorlati alkalmazások
  • Open-source modellek

Megerősítéses tanulás

  • Alapelvek, egyszerű példák
  • Agent, reward, state, action fogalmak
  • OpenAI Gym bemutató
  • Epsilon-greedy, Q-learning egyszerű példán

Projektfeladat

  • Egyéni vagy páros mini projekt: valós probléma
  • Pipeline, egyszerű webes bemutató (pl. Gradio)
  • Értékelés, tanúsítvány, visszajelzés