MI pamati: dati, algoritmi un vizualizācija
Šajās mācībās gūsi visaptverošu ieskatu par mākslīgo intelektu (MI), datu apstrādi un vizualizācijas pamatiem, apvienojot teoriju ar praktiski pielietojamām zināšanām. Tev būs iespēja apgūt datu ieguvi, apstrādi un analīzi, kā arī mūsdienīgu MI risinājumu pielietošanu, veidojot profesionālas datu vizualizācijas biznesa vajadzībām. Mācību programma piemērota ikvienam, kurš vēlas attīstīt prasmes datu analītikā un MI tehnoloģiju izmantošanā.
Lūdzam ņemt vērā, ka šis ir pašvadīto mācību kurss, kas nozīmē iespēju mācīties sev ērtā laikā, tempā un vietā. Nav nepieciešams pieslēgties konkrētās lekciju stundās – visi mācību materiāli 24/7 ir pieejami Moodle vidē, nodrošinot elastīgu un mūsdienīgu mācību procesu.
Kursa cena: 39,00 EUR mēnesī ar iespēju piekļuvi pagarināt līdz brīdim, kad tiek apgūts viss kurss.
Samaksājot mēneša maksu, Tev tiek nodrošināta piekļuve Moodle videi uz 30 dienām. Piekļuve būs liegta, ja netiks veikta turpmākā apmaksa par nākamo mēnesi.
Piekļuvi mācību videi aktivizējam dienas laikā pēc apmaksas saņemšanas.
Mācību programmu sastādījis: Ģirts Smelters.
Programmas moduļi
- Izproti MI pamatus un tā ietekmi
- MI rašanās
- Populārākie MI modeļi un risinājumi
- MI modeļu pielietošana biznesā.
Tavi ieguvumi: izpratne par MI tehnoloģisko uzbūvi, darbības principiem, riskiem un ētiskajiem jautājumiem, kas nepieciešami tā atbildīgai izmantošanai.
- Datu avoti: no datubāzēm līdz tīmekļa resursiem
- Dažādu datu avotu izmantošana – SQL datubāzes, API pieslēgumi, Web Scraping tehnikas un publiski pieejami datu kopumi.
Tavi ieguvumi: prasme iegūt kvalitatīvus datus, kas ir jebkura analītiska risinājuma pamats.
- Datu apstrāde profesionālā līmenī
- SQL pamatvaicājumu (SELECT, JOIN, GROUP BY) un Python datu apstrādes bibliotēkas apgūšana (pandas un NumPy).
Tavi ieguvumi: prasme veikt “datu tīrīšanu”, transformāciju un sagatavošanu analīzei, kas ir kritiski svarīgi jebkuram MI un datu analītikas projektam.
- Nestrukturēto datu pasaule
- Populārākās metodes darbam ar tekstiem, attēlu metadatiem, žurnālfailiem un sensoru datiem.
Tavi ieguvumi: izpratnes gūšana par NLP pamatiem MI kontekstā, kā arī spēja strādāt ar datiem, kas neiekļaujas klasiskajās tabulās.
- Būtiskais datu vizualizācijā
- Datu vizualizācijas pamatprincipi
- Grafiku izveide Python vidē (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Power BI interaktīvo paneļu izstrāde.
Tavi ieguvumi: prasme izstrādāt rīkus, ar kuru palīdzību iespējams pārvērst sarežģītas datu kopas skaidros, saprotamos un biznesam noderīgos pārskatos.
- Interpretē un prezentē datus kā profesionālis
- Pārliecinošu datu vizualizāciju un stāstu (data storytelling) veidošana
- Tādu pārskatu sagatavošana, kas pielāgoti lēmumu pieņēmējiem.
Tavi ieguvumi: apgūtas iemaņas, kas būtiski paātrina un uzlabo jebkura uzņēmuma stratēģisko komunikāciju.
