Musisz wiedzieć, że:

wg Raportu z badania społeczności IT 2023 [https://bulldogjob.pl] wynika, że obecnie najbardziej potrzebni na rynku pracy są programiści związani z obszarem AI, tym bardziej, że temat sztucznej inteligencji w ostatnim czasie cieszy się bardzo dużą popularnością (i to nie tylko w branży technologicznej). Także z badań GUS wynika, że 47%. firm IT uważa, że algorytmy sztucznej inteligencji zwiększą popyt na programistów. W tym obszarze najbardziej pożądane kompetencje to machine learning, Python oraz Data Scienie i AI. Obecność narzędzi takich jak Chat GPT sprawiła, że sztuczna inteligencja po raz pierwszy zaistniała w szerokiej świadomości, a coraz więcej firm dostrzega jej potencjał w zwiększaniu produktywności, rozwiązywaniu problemów i poprawy doświadczeń klientów. Konieczność dostosowania się do cyfrowej rzeczywistości warunkuje zapotrzebowanie na przechowywanie, analizę i przetwarzanie danych.

Kurs przeznaczony jest dla uczniów kształcących się w zawodzie technik informatyk.
Ilość osób: min. 30 (3 grupy x min. 10 osób)
Czas trwania kursu: 40 lekcyjnych
Terminy:
Grupa 1: min. 10 os. (termin: IV.2025-VI.2025);
Grupa 2: min. 10 os. (termin: X.2025-V.2026);
Grupa 3: min. 10 os. (termin: X.2026-V.2027);
Celem kursu jest nauka programowania w języku Python i tworzenie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję.
Uczestnicy kursu będą programować, tworzyć logikę programów, jak również analizować duże ilości danych oraz programować sztuczną inteligencję. W związku z tym kurs został rozszerzony o specjalistyczny moduł AI, który pozwoli uczestnikom zrozumieć, jak działa AI, by jeszcze lepiej tworzyć różnego rodzaju rozwiązania oparte o elementy sztucznej inteligencji.
Program kursu obejmuje m.in. takie zagadnienia jak:

Moduł 1- Wprowadzenie do Pythona:
1. Instalacja i konfiguracja środowiska.
2. Podstawowa składnia i struktury danych.
3. Operatory i wyrażenia.
4. Pętle i warunki.
5. Funkcje i moduły.
6. Definiowanie funkcji.
7. Argumenty i wartości zwracane.
8. Moduły standardowe i tworzenie własnych modułów.
9. Obsługa wyjątków.

Moduł 2 – Zaawansowane zagadnienia Pythona:
1. Klasy i obiekty.
2. Dziedziczenie i polimorfizm.
3. Magiczne metody.
4. Praca z plikami i bazami danych.
5. Odczyt i zapis plików.
6. Podstawy SQL i użycie SQLite 7. ORM (Object-Relational Mapping) z SQLAlchemy.

Moduł 3 – Wprowadzenie do inteligentnych aplikacji.
1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji.
2. Różnica między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym.
3. Popularne biblioteki: NumPy, pandas, scikit-learn.
4. Przetwarzanie danych.
5. Czyszczenie i przygotowanie danych.
6. Wprowadzenie do eksploracyjnej analizy danych (EDA).
7. Wizualizacja danych z użyciem matplotlib i seaborn.

Moduł 4 – Tworzenie inteligentnych aplikacji.
1. Uczenie maszynowe w praktyce.
2. Regresja liniowa i logistyczna.
3. Drzewa decyzyjne i lasy losowe.
4. Klasteryzacja (np. K-means).
5. Głębokie uczenie.
6. Wprowadzenie do sieci neuronowych.
7. Podstawy TensorFlow i Keras
8. Tworzenie i trenowanie prostych modeli sieci neuronowych.

Moduł 5: Projekty końcowe i praktyka
1. Projekt indywidualny/grupowy.
2. Definiowanie projektu.
3. Implementacja i testowanie.
4. Prezentacja wyników.
5. Podsumowanie i dalsze kroki
6. Przegląd materiałów.
7. Dalsze zasoby do nauki.
8. Pytania i odpowiedzi

Uprawnienia/certyfikaty: uczeń otrzymuje zaświadczenie o ukończeniu szkolenia. Uczniom biorącym udział w szkoleniu należy zapewnić: koszt przeprowadzenia kursu, materiały dla uczestników oraz koszty wydania zaświadczenia o ukończeniu szkolenia.