Krajowy Fundusz Szkoleniowy 2026 – SPRAWDŹ WARUNKI i wyślij zapytanie!

Expose > Szkolenia > Szkolenia IT > Programowanie i DevOps > Kursy i szkolenie z języka programowania Python > Kurs Inżynieria inteligencji w Pythonie

Wróć

Kursy Kursy i szkolenie z języka programowania Python

Kursy Machine Learning (ML)

Kursy Sztuczna Inteligencja (AI)

Kurs Inżynieria inteligencji w Pythonie

Czas trwania

32 godziny

Uzyskany certyfikat

Expose

Najbliższy termin

ustalany indywidualnie

o szkoleniu

Opis szkolenia

„Python Intelligence Engineering: From Code to Cognitive Systems” to intensywny kurs praktyczny skierowany do osób, które chcą poznać Pythona w kontekście nowoczesnych zastosowań sztucznej inteligencji. Uczestnicy przechodzą od podstaw języka i idiomów programistycznych do budowy miniaturowych systemów AI, gotowych do wdrożenia w praktycznych projektach.

Kurs łączy solidne podstawy Pythona z nauką pracy na danych, uczeniem maszynowym i implementacją prostych modeli AI. Ten kurs to intensywne połączenie solidnych podstaw języka Python z praktycznym wprowadzeniem do analizy danych, uczenia maszynowego i budowy prostych modeli AI. Stawiamy na zastosowania – uczestnicy uczą się poprzez kod, a wybrane moduły zawierają ćwiczenia oraz gotowe fragmenty, które można od razu wykorzystać w realnych projektach.

Cele szkolenia

Opanowanie nowoczesnych idiomów Pythona
Praktyczne użycie bibliotek AI: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Transformers
Tworzenie własnych mini-aplikacji AI

Czego Cię nauczymy?

Nowoczesny Python w praktyce

Zaczniesz od nauki języka Python w sposób nowoczesny i idiomatyczny – bez zbędnego teoretyzowania. Poznasz zaawansowane konstrukcje, takie jak list comprehensions, funkcje anonimowe (lambda), iteratory i generatory, a także zarządzanie zasobami przez with. Nauczysz się pisać czysty, zwięzły i elastyczny kod, który z łatwością można rozbudować lub zintegrować z innymi narzędziami.

Obróbka i analiza danych z wykorzystaniem NumPy i Pandas

W drugim etapie nauczysz się przetwarzać dane – zarówno w formie tabelarycznej, jak i numerycznej. Poznasz sposoby importu, czyszczenia, transformacji i filtrowania danych z użyciem Pandas oraz operacje macierzowe w NumPy. Dowiesz się, jak diagnozować problemy z danymi, jak je naprawiać oraz jak przygotować zestawy danych do dalszego użycia w modelach ML. Będzie także miejsce na eksplorację danych oraz wizualizacje wspierające interpretację.

Tworzenie modeli uczenia maszynowego w Scikit-learn i TensorFlow

Następnie przejdziesz do sedna inżynierii AI – trenowania modeli. Nauczysz się, jak wykorzystać popularne algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, lasy losowe czy sieci neuronowe. Przećwiczysz cały pipeline ML: od podziału danych na zbiory treningowe i testowe, przez trenowanie modeli, aż po ocenę skuteczności i tuning hiperparametrów. Poznasz różnice między Scikit-learn a TensorFlow i zobaczysz, kiedy warto użyć jednego, a kiedy drugiego.

Budowanie i wdrażanie własnych miniaplikacji AI

Zwieńczeniem szkolenia będzie stworzenie kompletnego projektu AI od podstaw. Nauczysz się, jak połączyć kod, dane i model w jedną aplikację – np. prostą usługę predykcyjną dostępną przez REST API. Dowiesz się, jak zadbać o strukturę projektu, modularność kodu, a także jak przygotować swoje rozwiązanie do uruchomienia w środowisku produkcyjnym lub demonstracyjnym. Przećwiczysz tworzenie dokumentacji i zadbasz o to, by Twój kod był gotowy na kolejne iteracje.

Program szkolenia

Podczas czterodniowego szkolenia zdobędziesz praktyczne umiejętności niezbędne do pracy z językiem Python w kontekście tworzenia systemów opartych na sztucznej inteligencji. Zajęcia obejmują pełen cykl – od kodowania po budowę i wdrażanie własnych modeli AI.

1. Python jako język AI (8h)

Podstawy składni i struktury języka
Nowoczesne idiomy Pythona (list comprehensions, lambda, context managers)
Obsługa plików, struktury danych, moduły i pakiety
Integracja z bibliotekami wspierającymi AI

2. Python dla nauki danych (8h)

Wprowadzenie do NumPy i Pandas – obróbka i analiza danych
Wizualizacja danych (Matplotlib, Seaborn)
Przygotowanie danych do uczenia maszynowego (czyszczenie, standaryzacja)

3. Wprowadzenie do uczenia maszynowego (8h)

Podstawowe algorytmy (regresja, klasyfikacja, drzewa decyzyjne)
Wprowadzenie do Scikit-learn.
Pierwsze modele ML – trenowanie, walidacja, metryki jakości
Krótki wstęp do sieci neuronowych (TensorFlow/Keras)

4. Projekt AI od zera (8h)

Opracowanie kompletnego projektu AI od pomysłu do prototypu
Implementacja modelu AI w Pythonie
Integracja modelu z prostą aplikacją (np. REST API)
Prezentacja i wdrożenie rozwiązania

Pliki do pobrania

Prospekt informacyjny

Formularz zgłoszeniowy [PDF]

Formularz zgłoszeniowy [DOCX]

Wybierz rodzaj szkolenia

Szkolenie grupowe

Szkolenie indywidualne

Cena szkolenia:

5 990 PLN /netto

W cenie szkolenia:

Samodzielne stanowisko komputerowe (nie musisz przychodzić z własnym laptopem)

Zajęcia w kameralnych grupach

Przerwy kawowe oraz lunch (dla szkoleń stacjonarnych w Expose)

Certyfikat ukończenia kursu

Konsultacje online z trenerem po szkoleniu

Materiały szkoleniowe

Wybierz termin

Masz pytania?
Skontaktuj się z nami!