Cel kursu:  Celem kursu jest wprowadzenie słuchaczy w zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją i Data Science. Słuchacz w trakcie kursu pozna podstawowe metody służące do przetwarzania danych oraz metody stosowane w celu przygotowania danych do zastosowania narzędzi AI. Ponadto celem kursu jest zapoznanie słuchacza z metodami stosowanymi w analizie eksploracyjnej oraz wizualizacji danych. Na podstawie przykładów zostaną także zaprezentowane zagadnienia związane z metodologią stosowaną podczas uczenia maszynowego i narzędzia stosowane do budowy modeli w problemach natury klasyfikacyjnej oraz regresyjnej. Uczestnik kursu zostanie także zapoznany z możliwościami zastosowania modeli predykcyjnych do optymalizacji procesów, a także pozna podstawowe koncepcje i techniki przeznaczone do interpretacji i wyjaśniania predykcji modeli.

Zagadnienia, które poznasz: Inteligencja biznesowa, Data science, Sztuczna inteligencja, Wspomaganie decyzji, Przetwarzanie danych, Analiza eksploracyjna, Metodyka CRISP-DM, Problemy klasyfikacyjne, Problemy regresyjne, Optymalizacja, Sztuczne sieci neuronowe, Drzewa decyzyjne, Interpretacja predykcji modeli

Język: Kurs w języku polskim

Czas trwania: Realizacja kursu zajmuje około 5 godzin

Trenerzy: prof. Aleksander Mendyk, dr Adam Pacławski, dr Jakub Szlęk