Artificial intelligence. Machine learning

Sposób realizacji:
Sposób realizacji

Online - Zajęcia realizujesz w 100% online poprzez spotkania online z wykładowcami i pozostałymi uczestnikami na platformie Teams (nauczanie synchroniczne) oraz w oparciu o materiały zamieszczane na platformie Moodle (nauczanie asynchroniczne).

Online
Cechy:
Od marca
Polski
W partnerstwie
Miasto:
Wrocław
Obszar:
IT / Big Data / AI
Sztuczna inteligencja
To kierunek dla osób, które:
  • chcą zacząć przygodę z AI i ML, zaczynając od Pythona i podstaw uczenia maszynowego, co umożliwi łatwe wprowadzenie do tematu,
  • mają już doświadczenie w IT i chcą wskoczyć poziom wyżej w obszarze sztucznej inteligencji,
  • pracują w analityce, finansach czy logistyce i chcą wdrażać nowoczesne rozwiązania AI,
  • zarządzają zespołami i projektami i chcą lepiej rozumieć procesy oparte na sztucznej inteligencji,
  • ukończyły studia techniczne i szukają praktycznych umiejętności, które dają realne efekty w pracy.
Cena
od 690zł / mies.
590zł / mies.
Najniższa cena z ostatnich 30dni: 690zł
Sprawdź ceny
Zadaj pytanie
Zapisz się
Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: uczestnicy studiów podyplomowych pracujący nad wspólnym projektem
Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: Informatyka AI machine learning
Digital Marketing Masterclass | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: IKONA: Studia podyplomowe zaraz po licencjacie.
Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: uczestnicy studiów podyplomowych pracujący nad wspólnym projektem
Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: Informatyka AI machine learning
Digital Marketing Masterclass | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: IKONA: Studia podyplomowe zaraz po licencjacie.

Czego się nauczysz?

Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: uczestnicy studiów podyplomowych pracujący nad wspólnym projektem
  • Poznasz fundamenty uczenia maszynowego, począwszy od podstaw teorii ML, poznając kluczowe rodzaje uczenia (nadzorowane, nienadzorowane) i ich zastosowania.
  • Nauczysz się programowania w Pythonie od podstaw – opanujesz składnię języka, struktury danych, a także pracę z bibliotekami scikit-learn, NumPy i pandas w środowisku Jupyter Notebook.
  • Zdobędziesz wiedzę na temat zaawansowanych algorytmów ML, nauczysz się implementacji klasyfikatorów, metod klasteryzacji, technik zespołowych oraz regresji.
  • Nauczysz się automatyzować i optymalizować procesy ML – opanujesz tworzenie pipeline'ów ML, dobór hiperparametrów za pomocą GridSearchCV oraz integrację procesów ML w środowisku Azure MLOps.
  • Poznasz praktyczne wykorzystanie usług AI – nauczysz się pracy z API analizy obrazów, mowy, przetwarzania języka naturalnego oraz modeli GPT w Azure OpenAI.
  • Zwieńczeniem nauki będzie projekt końcowy, który obejmuje wdrożenie i monitorowanie modeli AI w środowiskach produkcyjnych.
4

bezpłatne szkolenia.

Praktyczny charakter studiów:

  • na zajęciach dominują warsztaty, ćwiczenia i case studies,
  • prace projektowe przygotowywane są zespołowo.
1

certyfikat specjalistyczny:

  • Corporate Readiness Certificate (CRC)

Nowoczesne technologie w praktyce


Poznasz Azure AI, TensorFlow, Docker, Kubernetes i GPT w Azure OpenAI, pracując nad realnymi projektami pod okiem praktyków z branży.

91%

pracodawców ocenia bardzo dobrze lub dobrze współpracę z naszymi uniwersytetami.

 

Źródło: "Badanie opinii pracodawców, 2024"

Kadra złożona z praktyków 

 

Zajęcia prowadzą eksperci i pasjonaci swojej dziedziny, którzy mają realne doświadczenie.

Networking i rozwój kompetencji

 

Studia rozwijają kompetencje niezależnie od doświadczenia. Dzięki interaktywnym zajęciom i wymianie doświadczeń z innymi zyskasz wiedzę, umiejętności i cenne kontakty.

Program studiów

9

Liczba miesięcy nauki

176

Liczba godzin zajęć

11

Liczba zjazdów

2

Liczba semestrów
  • Podstawy uczenia maszynowego (ML) – teoria, rodzaje uczenia (nadzorowane, nienadzorowane), zastosowania ML
  • Python dla ML – struktury danych (listy, słowniki, numpy arrays), podstawy pracy w Jupyter Notebook
  • Wprowadzenie do bibliotek ML – omówienie najważniejszych bibliotek (numpy, pandas, scikit-learn)
  • Eksploracyjna analiza danych (EDA) – wprowadzenie do analizy danych z użyciem pandas i matplotlib
  • Regresja liniowa w Pythonie – implementacja regresji liniowej z scikit-learn, interpretacja wyników
  • Klasyfikacja – omówienie algorytmów klasyfikacji (KNN, drzewa decyzyjne, regresja logistyczna)
  • Implementacja klasyfikatorów w scikit-learn – tworzenie modeli klasyfikacyjnych i ocena ich wyników
  • Klasteryzacja – K-means, analiza skupień, zastosowania klasteryzacji
  • Optymalizacja modeli – dobór hiperparametrów, użycie GridSearchCV i RandomizedSearchCV
  • Wizualizacja wyników modeli – wizualizacje i interpretacje wyników z matplotlib i seaborn
  • Ensemble Learning – wprowadzenie do metod zespołowych (Random Forest, Gradient Boosting)
  • Implementacja modeli zespołowych w Pythonie – praktyczne zastosowanie w scikit-learn
  • Regresja wielomianowa i regresja Ridge/Lasso – wprowadzenie do zaawansowanych technik regresji
  • Przetwarzanie i inżynieria cech – tworzenie cech, standaryzacja, normalizacja danych
  • Wskaźniki oceny modeli – metryki oceny dla klasyfikacji i regresji (accuracy, precision, recall, RMSE, MAE)
  • Przegląd cyklu życia modelu ML – od eksploracji danych po wdrożenie
  • Pipeline’y ML w Pythonie – tworzenie zautomatyzowanych potoków ML z użyciem scikit-learn
  • Model Selection i Cross-validation – walidacja modeli, cross-validation, podział na zbiór treningowy i testowy
  • Wprowadzenie do MLOps – koncepcja zarządzania cyklem życia modeli, automatyzacja
  • Przygotowanie modelu do wdrożenia – zapisywanie modeli (pickle, joblib), najlepsze praktyki przy wdrażaniu
  • Podstawy Azure – omówienie usług i struktury platformy Azure, zakładanie konta, zarządzanie zasobami
  • Azure Machine Learning Workspace – konfiguracja środowiska, tworzenie eksperymentów, zarządzanie danymi
  • Wprowadzenie do Azure AutoML – automatyczne generowanie modeli ML, omówienie funkcji i konfiguracji
  • Integracja modeli ML w Azure – wprowadzenie do Azure ML SDK, ładowanie i wdrażanie gotowych modeli
  • Computer Vision API – analiza obrazów, wykrywanie obiektów, rozpoznawanie scen
  • Custom Vision – tworzenie modeli rozpoznawania obrazów specyficznych dla użytkownika
  • Face API – rozpoznawanie twarzy, identyfikacja osób, analiza emocji
  • Integracja z Pythonem – implementacja aplikacji wykorzystujących API wizyjne z użyciem Pythona
  • Text Analytics API – analiza sentymentu, ekstrakcja kluczowych fraz, wykrywanie języka
  • Language Understanding (LUIS) – budowa modeli do rozpoznawania intencji i jednostek
  • Translator Text API – automatyczne tłumaczenia z wieloma językami
  • Tworzenie aplikacji NLP z Pythonem i Azure – budowa aplikacji NLP z integracją usług Azure
  • Speech to Text API – konwersja mowy na tekst, transkrypcja na żywo
  • Text to Speech API – generowanie mowy na podstawie tekstu, personalizacja głosów
  • Speaker Recognition – rozpoznawanie mówców, weryfikacja tożsamości
  • Integracja usług mowy w Pythonie i Azure – tworzenie aplikacji z interfejsem głosowym
  • Wprowadzenie do Azure OpenAI – omówienie modeli OpenAI dostępnych na platformie Azure
  • Modele OpenAI w Azure – praca z GPT, DALL-E
  • Tworzenie aplikacji z GPT – integracja modeli GPT do generowania odpowiedzi tekstowych w aplikacjach
  • Konteneryzacja modeli z Dockerem – podstawy Dockera, tworzenie kontenerów dla modeli ML i AI
  • Azure Kubernetes Service (AKS) – wprowadzenie do Kubernetes, wdrażanie konteneryzowanych aplikacji AI
  • Wdrażanie modeli w AKS – uruchamianie modeli w środowisku AKS, skalowanie aplikacji AI
  • Monitorowanie modeli w produkcji – śledzenie metryk, monitorowanie wydajności modeli, identyfikowanie driftu modelu
  • Azure DevOps dla MLOps – integracja modeli AI z DevOps, CI/CD dla modeli, automatyzacja procesu wdrażania i monitorowania
  • Seminarium projektowe – opracowanie projektu końcowego, wybór problemu do analizy, praca nad projektem
  • Prezentacja projektu – omówienie wyników, przegląd zastosowanych technik, omówienie wykorzystanych technologii
  • Egzamin końcowy – test
Pobierz pełny program studiów Pobierz pełny program studiów

Wykładowcy

    Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: Kamil Musiał
    dr inż. Kamil Musiał

    • Doktor inżynierii mechanicznej Politechniki Wrocławskiej; nauczyciel akademicki, trener i specjalista ds. integracji oprogramowania.

    • Posiada 7-letnie doświadczenie w badaniach nad przemysłem 4.0/5.0 oraz zastosowaniem sztucznej inteligencji w problemach optymalizacyjnych i produkcyjnych.

    • W integracji oprogramowania łączy teorię z praktyką, wdrażając rozwiązania oparte na AI w projektach IT.

    LinkedIn logo Zobacz profil na LinkedIn

    Certyfikat Corporate Readiness Certificate (CRC)

    Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: corporate redlinnes certificate

    Studia podyplomowe obejmują bezpłatny certyfikowany program: Corporate Readiness Certificate (CRC). Program organizowany jest przez korporacje: Kyndryl, Accenture, ING Hubs Poland oraz E&Y.

     

    Program obejmuje cykl szkoleń prowadzonych w języku polskim lub angielskim (stacjonarnie lub online) przez ekspertów w dziedzinie IT oraz biznesu.

    Nadrzędnym celem Programu CRC jest stworzenie we współpracy z uczelniami atrakcyjnej oferty edukacyjnej, która najzdolniejszym i najbardziej aktywnym studentom:

    • umożliwi szybszy rozwój,
    • pomoże w zdobyciu przedmiotowej wiedzy praktycznej,
    • wykształci umiejętności funkcjonowania w złożonym, nowoczesnym środowisku biznesowym.

    Dofinansowanie z BUR

    Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: infografika dofinansowanie BUR

    Chcesz skorzystać z dofinansowania Bazy Usług Rozwojowych? Sprawdź nasze usługi w BUR: Wyszukiwarka usług - Baza Usług Rozwojowych - PARP

     

    Jeśli nie możesz znaleźć usługi, która Cię interesuje, skontaktuj się z nami, a wprowadzimy ją specjalnie dla Ciebie!

     

    Napisz do nas: [email protected]

    Wymiana know-how

    Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: logo uniwersytety wsb merito

    Uniwersytety WSB Merito we Wrocławiu i Opolu połączyły siły, aby rozwijać nowoczesne narzędzia i standardy kształcenia. Efektem tej współpracy jest kierunek, który Cię interesuje. Dzięki wymianie know-how powstały innowacyjne rozwiązania, które wzbogacają proces nauczania.

     

    Na zajęciach online spotkasz uczestników i wykładowców z całej Polski, co pozwoli Ci czerpać z ich wiedzy i doświadczenia, jednocześnie rozwijając swoje kompetencje.

    Bezpłatne szkolenia biznesowe

    Artificial intelligence. Machine learning | Studia podyplomowe we Wrocławiu | Uniwersytet WSB Merito we Wrocławiu: uczestnicy studiów podyplomowych rozmawiający na korytarzu

    Uczestnikom naszych studiów podyplomowych i naszym absolwentom dajemy możliwość uzyskania dodatkowych kwalifikacji przez uczestnictwo w 4 bezpłatnych szkoleniach biznesowych (tematyka szkoleń podawana jest w II semestrze).

     

    Udział w szkoleniach potwierdzany jest certyfikatami, które wydawane są wraz ze świadectwem ukończenia studiów podyplomowych.

    Zapisy na studia: online, szybko i wygodnie

    YouTube logo
    • Proces rekrutacji przejdziesz online.
    • Dołączysz dokumenty, podpiszesz umowę z dowolnego miejsca za pośrednictwem Internetu.
    • W każdej chwili sprawdzisz status rekrutacji oraz historię zapisów.
    • Twój formularz będzie zapisywany – możesz przerwać wypełnianie i wrócić do niego, kiedy tylko chcesz.

     

    Zapisz się online

    Warunki przyjęcia na studia

    Aby zostać uczestnikiem studiów podyplomowych na Uniwersytecie WSB Merito, należy:

    • mieć ukończone studia licencjackie, inżynierskie lub magisterskie,
    • złożyć komplet dokumentów i spełnić wymogi rekrutacyjne
    • o przyjęciu decyduje kolejność zgłoszeń.

    Czas do końca promocji

    28 dni 17 h 14 min

    Koniec promocji 02.01.2026 o godz. 23:59

    Zapisz się

    Możliwości dofinansowania

    • Oferujemy specjalne, większe zniżki dla naszych absolwentów.
    • Możesz skorzystać z dofinansowania z Bazy Usług Rozwojowych.
    • Pracodawca może dofinansować Ci studia, otrzymując dodatkową zniżkę w ramach Programu Firma.
    • Warto sprawdzić możliwości dofinansowania z KFS. 

    Ceny

    1 rok
    10 rat
    590 zł 690 zł (10 x 590 zł) Najniższa cena z ostatnich 30dni: 690zł
    1 rok
    10 rat
    550 zł 690 zł (10 x 550 zł) Najniższa cena z ostatnich 30dni: 690zł
    Sprawdź czy Twoja firma zapewnia Ci zniżkę

    Zyskaj atrakcyjny rabat na studia, który jest Twoim benefitem rozwojowym dzięki współpracy Twojej firmy z Uczelniami WSB Merito.

    Przy zapisie możesz wybrać opcję płatności rocznego czesnego w 10 ratach. Zapisz się teraz

    W oparciu o art. 80 ust. 3 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce uczelnia raz w roku akademickim zwiększa wysokość czesnego określonego w § 3 ust. 1 Umowy o wskaźnik równy wskaźnikowi wzrostu cen towarów i usług konsumpcyjnych za rok kalendarzowy poprzedzający rok, w którym dokonuje się waloryzacji, ogłoszony przez Prezesa Głównego Urzędu Statystycznego, łącznie nie więcej niż o 30 % do czasu ukończenia studiów określonych w Umowie.

    Podobne kierunki i szkolenia

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    Sztuczna inteligencja w automatyzacji biznesu

    Więcej o tym kierunku

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    AI – uniwersalne kompetencje jutra

    640zł
    540zł / mies.
    Najniższa cena z ostatnich 30dni: 640zł
    Więcej o tym kierunku
    Polecane kierunki i szkolenia

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    Analiza Danych – Data Science z elementami AI

    770zł
    670zł / mies.
    Najniższa cena z ostatnich 30dni: 770zł
    Więcej o tym kierunku

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    Dietetyka kliniczna

    755zł
    643zł / mies.
    Najniższa cena z ostatnich 30dni: 755zł
    Więcej o tym kierunku

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    Psychodietetyka pediatryczna

    690zł
    590zł / mies.
    Najniższa cena z ostatnich 30dni: 690zł
    Więcej o tym kierunku

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    SAP S/4HANA - nowoczesny system ERP

    895zł
    795zł / mies.
    Najniższa cena z ostatnich 30dni: 895zł
    Więcej o tym kierunku

    Polecane kierunki i specjalności

    Studia podyplomowe

    Zintegrowany system informatyczny SAP ERP

    825zł
    725zł / mies.
    Najniższa cena z ostatnich 30dni: 825zł
    Więcej o tym kierunku
    Inni oglądali również
    Pobierz stronę do PDF Pobierz stronę do PDF

    Masz wątpliwości?

    Nie wiesz, który kierunek jest dla Ciebie?
    zadzwoń lub wybierz inną formę

    Już wiesz, co chcesz studiować?

    Wypełnij krótki formularz i rozpocznij proces rekrutacji
    Zapisz się