Légy aktív részese az AI korszaknak! Szerezz képzésünkön átfogó ismereteket a gépi tanulásról, ami megalapozza az AI alkalmazások fejlesztéséhez szükséges készségeidet, és új lehetőségeket nyit meg karrieredben.
Mit nyújt a Machine Learning Engineer tanfolyam?
- Megismered és megérted a gépi tanulás alapelveit és módszereit, beleértve a felügyelt és felügyelet nélküli tanulási technikákat, deep learning-et és az AI alkalmazások különböző területeit.
- Megtanulod alkalmazni, fejleszteni és értékelni a különböző gépi tanulási algoritmusokat és modelleket, mint például a döntési fák, SVM, neurális hálók és mély tanulási modellek.
- Képessé válsz adatgyűjtésre, előkészítésre és vizualizációra a gépi tanulás felhasználásához, beleértve az adattisztítást, skálázást és feature engineering technikákat.
- Olyan népszerű Python könyvtárakat fogsz használni, mint: Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Pandas, Matplotlib stb.
- Meg fogod érteni, és alkalmazni is fogod a gépi tanulásban és AI alkalmazásokban használt értékelési és optimalizációs technikákat, beleértve a hyperparaméter-optimalizálást és metrikák használatát.
- Projekteket fogsz tervezni, prezentálni és értékelni az AI alkalmazások hasznát és üzleti értékét, valamint gyakorlati tapasztalatokat szerzel a modellek implementálásában és üzemeltetésében (MLOps).
- Beleláthatsz olyan specializációs területekbe, mint az idősorelemzés, számítógépes látás (Computer Vision), természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és generatív AI (Generative AI), amely lehetőséget ad mélyebb, specifikus technológiák megismerésére.
Milyen tudásra teszel szert a képzésen?
- A gépi tanulás alapjai: megismered a gépi tanulás alapfogalmait, a különböző adattudományi szerepeket és a gépi tanulás alapvető feladatait, mint az osztályozás, regresszió és klaszterezés.
- Gépi tanulás alkalmazása és eszközei: elmélyülsz a gépi tanulás fejlettebb alkalmazásaiban, mint a fél-felügyelt és nem felügyelt tanulás, valamint megtanulod használni az ML fejlesztési eszközöket és környezeteket, mint a Google Colab és Pandas.
- Adatok megértése és előkészítése: képessé válsz az adatok megértésére és előkészítésére, beleértve az adatminőség ellenőrzését, a felderítő adatelemzést (EDA) és a feature engineering technikákat.
- Felügyelt gépi tanulási algoritmusok használata: megtanulod a felügyelt tanulási algoritmusok alkalmazását és kódolását a Scikit-learn könyvtár segítségével, mint a K Nearest Neighbors, lineáris modellek, logisztikus regresszió, Support Vector Machines és döntési fák.
- Algoritmusok kiértékelése és optimalizálása: elsajátítod a gépi tanulási modellek kiértékelési és optimalizálási módszereit, beleértve a validációs technikákat, metrikák használatát és hyperparaméter optimalizálási technikákat.
- Felügyelet nélküli tanulás technikái: megismered a felügyelet nélküli tanulás módszereit, beleértve a dimenziócsökkentést és a különböző klaszterezési algoritmusokat, mint a K-Means és Hierarchical Clustering.
- Anomália detekció és ajánlórendszerek: képes leszel anomáliák detektálására és ajánlórendszerek fejlesztésére, beleértve a Content-based és Collaborative Filtering technikákat.
- DevOps és MLOps alapok: bemutatjuk a DevOps és MLOps elveket, beleértve a deployment stratégiákat, training és inference pipeline-ok felépítését, valamint a REST API-k fejlesztését.
- Idősorelemzés: beleláthatsz az idősorok elemzésébe és előrejelzésébe, beleértve a gördülő statisztika és a baseline modellek használatát.
- Computer Vision: bevezetünk a számítógépes látás alkalmazások fejlesztésébe, beleértve az alapvető technikák és algoritmusok megismerését.
- Generatív AI (GenAI): Képet kapsz a generatív modellezés alkalmazásáról, beleértve a különböző generatív AI technikák és alkalmazások megismerését.
A tanfolyam részletes tananyagát lásd lentebb a képzés tematika résznél.
Miért érdemes belevágnod?
Az elmúlt év AI boom-ja minden Machine Learning fejlesztő és szakértő számára óriási lehetőség. Mivel az AI egyre elérhetőbbé válik és a piaci nyomás is hatalmas, hogy minden vállalatnál a mindennapi folyamatok részévé válljon, ezért a közeljövőben egyre nagyobb igény mutatkozik majd a Machine Learning Engineer szakemberekre.
A tanfolyamon az alapvető AI technológiák elsajátítása és fejlesztése mellett a mélyebb, specifikus technológiákat is megismered, mint például a mély tanulás (deep learning), természetes nyelvfeldolgozás (NLP - Natural Language Processing), számítógépes látás (Computer Vision) és generatív modellezés (Generative AI).
Kinek ajánlott a Machine Learning Engineer képzésünk?
- Python fejlesztőknek
- Szoftverfejlesztőknek alapvető Python tudással
- Adatelemzőknek, adattudósoknak alapvető Python tudással
Ki lesz mindebben oktatód és mentorod?
Boros Gerzson – Lead Machine Learning Engineer @Data Science Europe, Co-Founder & CTO @ Redivivum
Boros Gerzson több mint egy évtizede foglalkozik egyedi gépi tanulás és mesterséges intelligencia megoldások fejlesztésével. Ez idő alatt több mint 40 AI/ML projektet vitt sikerre, önállóan vagy csapatával együttműködve. Tapasztalata a szakma számos szegmensére kiterjed: dolgozott mint ML Engineer/Architect/Data Scientist multinacionális vállalatoknál, szabadúszóként, egyéni vállalkozóként és saját tanácsadó cégén (Data Science Europe) keresztül is. Egyetemi oktatóként is tevékenykedik – többek között az Óbudai Egyetemen adattudományi mesterképzésen van saját tantárgya, valamint az IIITB-n posztgraduális AI/ML képzésen tanított ML/DL fejlesztést és MLOpst. Jelenleg a Redivivum nevű technológiai startup társalapítója és technológiai vezetője, ahol a mesterséges intelligencia, a számítógépes látás és a szoftverfejlesztési megoldások irányításáért felel. CTO-ként és Chief Machine Learning Engineerként meghatározó szerepet játszik a cég innovációs és szoftver/AI architektúrális irányvonalának alakításában. A Redivivum működését az amerikai Techstars – a világ egyik vezető startup-akcelerátora és befektetője – is támogatja.
Budaházy Gábor - Machine Learning Professional Lead @IT Services Hungary
Korábbi munkahelyein 2010 óta töltött be Data Scientist, Sr. Data Scientist szerepeket csapattagként, később technikai csapatvezetőként. Szakmai orientációjában a gépi tanulás, mélytanulás a hangsúlyos, általában egyedi megoldásokat igénylő, speciális modellek programmatikus felépítésével strukturált és nem strukturált adatok (jellemzően szöveg és kép) bányászatára, minősítésére, hasznosítására. Az ITSH-ban feladatai közé tartozik a technikai koordináció és kutatás, belső folyamatok automatizálási-optimalizálási lehetőségeinek felderítése, a cégen belüli AI-kultúra elterjesztésében való közreműködés.
Mik a képzés előkövetelményei?
Személyes mentorálás és konzultáció
A képzés teljes időtartama alatt lehetőséged van arra, hogy bármikor kérdéseket tegyél fel oktatódnak írásban, valamint a heti élő konzultációs alkalmakon élőszóban is kérdezheted.
Ez a közvetlen kommunikáció biztosítja, hogy a valós iparági tapasztalattal rendelkező oktatóink, akik már számtalan kihívással és feladattal találkoztak a deep learning területén, megoszthassák veled azokat a gyakorlati megoldásokat és tudást, amelyek valós lépéselőnyt biztosítanak számodra.
Ez a folytonos támogatás és interakció teszi lehetővé, hogy a tanultakat azonnal a gyakorlatban is alkalmazhasd, és így a kurzus során minden felmerülő kérdésedre szakmai szempontból megalapozott választ kapj.
Hogyan fogsz tanulni?
- Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani.
- Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a tanfolyam sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át
- Rugalmas időbeosztás: a tanfolyamot munka mellett is végezheted, hiszen a tananyag elsajátítása heti 8-12 óra elfoglaltságot igényel összesen, melyet saját időbeosztás szerint dolgozhatsz fel.
- Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
- Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk este 18:00 órától, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
- Visszanézhető LIVE alkalmak: az online élő konzultációk átlagosan kb. 1 órásak. Akkor sincs semmi baj, ha egy élő konzultációs alkalmon nem tudsz részt venni, hiszen a kérdéseid előre is elküldheted írásban, a válaszokat és az egész LIVE-ot pedig visszanézheted másnap 16:00 órától.
- Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
- Képzés indulásának tervezett időpontja: 2025. október 6.
- Részvételi díj: 390.000 Ft
- Kedvezmény lehetőség: Ha már most tudod, hogy átfogóan szeretnéd mélyíteni tudásodat a témában, akkor figyelmedbe ajánljuk több képzésből álló “Machine Learning Engineer” tanulási útvonalunkat, amellyel több mint 10%-os kedvezményt szerezhetsz a tanfolyamok árából.
Aktuális képzés csomagjainkat itt tudod megnézni: KÉPZÉS CSOMAGOK
Mit érdemes tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
- Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
- Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
- Céges számla igénylése: erre is van lehetőség ha a beiratkozom gombra kattintás után elérhető jelentkezési űrlapon kipipálod az “Áfás számla igénylés”-t.
- Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, csak válaszd ezt az opciót a tanfolyam jelentkezési űrlapjánál a "beiratkozom" gombra kattintás után.
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
-
Jelentkezel a képzésre Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a 'Beiratkozom' gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és kifizetni a képzés díját.
- Kérdezel még a képzésről Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra, add meg elérhetőségedet és 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot vagy írhatsz is nekünk közvetlenül az info@cubixedu.com e-mail címre!
Nem megfelelő ez az időpont?
Nézz körbe az alábbi oldalon, hogy mikor indul legközelebb ez vagy a témában releváns képzés: MESTERSÉGES INTELLIGENCIA KÉPZÉSEK
Vagy írj nekünk az info@cubixedu.com címre és értesítünk, amikor megvan már a következő csoportok időpontja!
Nézz szét ingyenes tartalmaink között
Nézd vissza releváns webináriumainkat, ahol meghívott szakértőinktől vagy akár a képzés oktatójától tudhatsz meg még többet számos témáról: WEBINÁROK
Ha pedig inkább olvasnál a témában, akkor nézz körbe releváns blogbejegyzéseink között: TECH BLOG
================
A változás jogát fenntartjuk.
