Python jest najpopularniejszym językiem programowania wykorzystywanym w analizie danych i sztucznej inteligencji. Jest to język wysokiego poziomu co oznacza, że można opanować pracę w nim w krótkim czasie, a zawarte w nim narzędzia (funkcje i biblioteki) pozwalają często w kilku liniach kodu przykładowo wykonać wizualizację danych lub stworzyć model sztucznej sieci neuronowej. Warsztat ten wprowadzi Cię w podstawowe elementy języka Python. Co więcej pokaże Ci jak skorzystać z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji, które ułatwią pracę z nim. Warsztat ten jest również pierwszym z cyklu kursów poświęconych sztucznej inteligencji w Pythonie. Skierowany jest do naukowców, studentów i wszystkich zainteresowanych zdobyciem wiedzy i umiejętności z data science i sztucznej inteligencji. Jeśli widzisz przyszłość dla siebie w pracy w tych obszarach lub programowaniem w Pythonie, ten warsztat jest dla Ciebie. Podczas zajęć będą omawiane podstawowe zagadnienia programowania w Pythonie, które będą poparte szeregiem ćwiczeń. Szkolenie ma charakter prowadzonego na żywo warsztatu, ze sprawdzaniem postępów uczestników i możliwością zadawania pytań. Uczestnicy po zakończeniu warsztatu otrzymają pocztą elektroniczną certyfikat potwierdzający ukończenie kursu.
Termin: 28 i 29 września 2024, 10:00-15:00 (2-dniowe warsztaty online)
Liczba godzin: 10 (5 godzin każdego dnia z przerwą kawową).
Lokalizacja: warsztaty zdalne.
Grupa: maksymalnie 10 osób.
Wykładowca: prof. UAM dr hab. Łukasz Smaga.
Cena: 999 zł netto (1228,77 zł brutto). Pracownikom finansowanym przez instytucje naukowe przysługuje cena
netto (zwolnienie z VAT).
Metody płatności: przelew na konto.
Zagadnienia:
.
Profesor uczelni w Zakładzie Statystyki Matematycznej i Analizy Danych na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu. Pracuje naukowo w dziedzinach testowania hipotez statystycznych, analizy danych funkcjonalnych oraz teorii eksperymentu. Zajmuje się również zastosowaniami metod statystycznych i uczenia maszynowego w praktycznych zagadnieniach. Od wielu lat programuje w języku Python i R. Doświadczony dydaktyk w zakresie rachunku prawdopodobieństwa, statystyki matematycznej i jej zastosowań. Współpracuje m.in. z pracownikami National University of Singapore, TU Dortmund University, Otto von Guericke University Magdeburg, Texas Tech University, Shiga University, Politechniki Poznańskiej i Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu.