Online kurs
Mašinsko učenje u praksi

- Početni nivo - od 28. februara 2022

32 video lekcija

Praktične vežbe

4 meseca
2 puta nedeljno

Sertifikat o odslušanom

kursu i Digitalni Bedž

Škola za učenje na daljinu IAMAI academy iz Španije u saradnji sa školom Rajak iz Novog Sada, organizuje četvoromesečni kurs mašinskog učenja primenjenog na praktične situacije.
Šta je to mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je proučavanje računarskih algoritama koji se automatski poboljšavaju kroz iskustvo i upotrebu podataka. Smatra se delom veštačke inteligencije. Algoritmi mašinskog učenja grade model zasnovan na uzorku podataka, poznatom kao „trening podaci“. Takav model donosi odluke ili predviđanja, za situacije za koje nije izričito programiran.
Komponente mašinskog učenja
Mašinsko učenje se zasniva na 2 komponente, modelu i podacima.
Model sam po sebi koliko kod da je efikasan i "pametan" bez kvalitetnih podataka neće funkcionisati na efikasan način.
Često ističemo analogiju između koncepta model-podaci sa analogijom pamet-iskustvo. Koliko kod bili pametni, bez iskustva teško da ćemo da donosimo prave odluke u kritičnim situacijama. Takođe koliko god bili iskusni a manje pametni, diskutabilno je kakve odluke ćemo da donosimo.
Kada terniramo modele sa podacima kojima raspolažemo, kažemo da model uči. Pa baš kao i ljudi, učimo se na iskustvima, a ako smo pametni, učimo brzo i ne ponavljamo iste greške, baš kao i naši modeli mašnskog učenja.


Tokom kursa obradićemo standardne biblioteke Python programskog jezika u oblasti mašinskog učenja.
To znanje i iskustvo u vašem CV-u, ističe vas kao ozbiljnog kandidata prilikom apliciranja na veliku većinu poslova (profesori, nastavnici, finansije, marketing, poslovni analitičari, sistem administratori, softverska podrška, itd.).

Polaznici na kraju kursa dobijaju uverenje o završenom kursu sa specifikacijom tema koje su obradili na kursu.
Takođe, moguće je "zaraditi" i digitalni bedž koji je ujedno i digitalni sertifikat!
Test
Da li mogu da pratim ovaj kurs?
Testirajte svoje predznanje i proverite da li je ono dovoljna garancija da pratite kurs. Kurs je na početnom nivou mašinskog učenje, ali od vas zahteva ili neka predznanja ili sposobnost da logički razmišljate. Da bi ste prošli ovaj test neophodno je da ostvarite 50% ili preko 50% tačnih odgovora.
Počni kviz
Da li ste završili srednjoškolsko obrazovanje?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Da li ste završili viši ili visoki nivo obrazovanja?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Da li imate doktorat?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Koja funkcija je prikazana na slici?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Da li ste uporni?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Kako ocenjujete vaše znanje matematike?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Kakav je vaš stil učenja?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Da li imate iskustvo u programiranju?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
1.5 litra benzina košta 1.5 euro. Koliko košta 1 litra benzina?
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Ako dodam 6 na 11 dobijem 5. Da li u nekom kontekstu mogu da objasnim ovo kao tačno?
Da, govorimo o vremenu, tačnije, ako dodamo 6 sati na 11 časova ujutru dobijemo 17 časova, što bi drugačije rekli 5 poslepodne. Ili, 11 + (-6) = 5.
Netačno, jer postoji kontekst u kojem je ovo tačno: govorimo o vremenu, tačnije, ako dodamo 6 sati na 11 časova ujutru dobijemo 17 časova, što bi drugačije rekli 5 poslepodne. Ili, 11 + (-6) = 5.
Sledeće
Vidi ostale kriterijume
Pokaži rezultate
Vi ste "Pionir" - svesni koliko morate da radite i da napredujete.
Mada, ovaj test i rezultate uzimamo uvek sa rezervom, postoji izvesna bojazan, da ovaj kurs nije prilagođen vašem trenutnom nivou znanja ili stilu učenja. Kurs zahteva dosta samostalnog rada, i iako će kompleksni pojmovi biti objašnjeni jednostavno, činjenica je da će kurs zahtevati razumevanje kompleksnih koncepata. Kurs ne zahteva neko ozbiljnije znanje matematike ili programiranja, ali je difinitivno intenzivan. Najbolje je da nas pozovete i da popričamo o vašoj situaciji i vašim potrebama.
Počni ponovo
Vi ste "Pionir" - svesni koliko morate da radite i da napredujete.
Mada, ovaj test i rezultate uzimamo uvek sa rezervom, postoji izvesna bojazan, da ovaj kurs nije prilagođen vašem trenutnom nivou znanja ili stilu učenja. Kurs zahteva dosta samostalnog rada, i iako će kompleksni pojmovi biti objašnjeni jednostavno, činjenica je da će kurs zahtevati razumevanje kompleksnih koncepata. Kurs ne zahteva neko ozbiljnije znanje matematike ili programiranja, ali je difinitivno intenzivan. Najbolje je da nas pozovete i da popričamo o vašoj situaciji i vašim potrebama.
Počni ponovo
Vi ste "Junior" - zadovoljavate neki po nama zacrtan minimum kriterijuma za praćenje kursa.
Kurs zahteva dosta samostalnog rada, i iako će kompleksni pojmovi biti objašnjeni jednostavno, činjenica je da će kurs zahtevati razumevanje kompleksnih koncepata. Kurs ne zahteva neko ozbiljnije znanje matematike ili programiranja, ali je difinitivno intenzivan. Mislimo da ćete biti u mogućnosti da pratite kurs i steknete značajno znanje i veštine.
Počni ponovo
Vi ste "majstor svog zanata" - naš idealan polaznik i ovaj kurs je pravljen po vašoj meri
Kurs zahteva dosta samostalnog rada, ali vi znate kako da se samoorganizujete.
Činjenica je da će kurs zahtevati razumevanje kompleksnih koncepta, što vama nije problem da razumete. Kurs ne zahteva neko ozbiljnije znanje matematike ili programiranja, ali vi difinitivno ili već imate neko znanje ili ćete lako naučiti osnove programianja. Mislimo da će ovaj kurs biti posebno interesantan za vas.

Počni ponovo
Vi ste "Tihi ekspert" - i više nego sposobni da pratite ovaj kurs, kurs će vam otvoriti neke nove horizonte i inspirisati za neke velike poduhvate.
Kurs zahteva dosta samostalnog rada, ali to za vas nije nikakav problem.
Činjenica je da će kurs zahtevati razumevanje kompleksnih koncepta, što je za vas absolutno izazovno. Kurs ne zahteva neko ozbiljnije znanje matematike ili programiranja, ali vi difinitivno ili već imate neko znanje ili ćete lako naučiti osnove programianja.Mada mislimo da ste vi i potencijalno jako dobri u oblasti programiranja. Mislimo da će ovaj kurs biti posebno interesantan za vas j da imate priliko kroz dodatna pitanja i paralelne aktivnosti na višem nivou da istržite oblast mašinskog učenja.

Počni ponovo
Važne napomene
PRIJAVITE SE NA VREME
1
Kontakt i pitanja
Dodatne informacije tel/viber: 062 / 164 30 66, radnim danom od 07:30 do 19:30 i subotom 09:00 do 15:00
2
Dodatni materijal
Mogućnost odloženog gledanja snimka predavanja
3
Cena
Cena: u zavisnosti od paketa, pogledati niže na strani. Plaća se u četiri mesečne rate.
4
Termini predavanja
Ponedeljak, četvrtak od 20:00 do 22:00
5
Početak
Ponedeljak 21. februar u 20:00
6
Fond časova
32 termina po 2 sata
7
Struktura časa
1.5 sata predavanje, 30min samostalni rad
8
Plan kursa
32 lekcije u periodu od 4 meseca, 2 puta nedeljno
9
Prijava
Nakon prijave ćete dobiti izgled uplatnice, a kasnije i link i uputstvo za pristup prvom predavanju.
Šta kažu naši polaznici
Dragomir
Vrlo posvecen i iskusan predavac, trudi se da angazuje sve clanove kursa i uspeva jasno da objasni stvari cak i gde ljudi nemaju nikakvog predznanja.
Suzana
Veoma zanimljiv kurs, sa odličnim predavačem! Puno interesantih informacija.
Radovan
Sve je super. Ispunio je moja ocekivanja i pokazao da ML nije bauk kao sto sam mislio da jeste.
Stanislava
Pohvaljujem predavanja, za ovako kompleksnu temu bilo je zanimljivo, izazovno i korisno.
Olivera
Sve pohvale za predavača, ne samo zbog stručnosti, već i zbog spremnosti da što više uključi polaznike u čas i odgovori na sva pitanja.
Nikola
Sve preporuke. Sjajna organizacija i profesor.
Kako je kurs ocenjen od strane naših polaznika
9.2/10
Ocenite svoje ukupno iskustvo na kursu
10/10
Nastavnik je bio angažovan
9.6/10
Materijal za kurs je bio koristan
9.3/10
Koliko je verovatno da ćete preporučiti ovaj kurs prijatelju/kolegi?
Program kursa
Tokom kursa obradićemo sledeća poglavlja
1
Uvod
Osnove mašinskog učenja i veštačke inteligencije

  1. Praktični primeri veštačke inteligencije
  2. Šta je VI, istorija, klasifikacija
  3. Machine Learning objašnjenje
  4. Deep Learning objašnjenje

Cilj ovog poglavlja je da naučimo šta je to mašinsko učenje i šta je veštačka inteligencija uopšte i njihov značaj. Da razumemo koje probleme rešavamo upotrebom algoritama mašinskog učenja.

2
Python programski jezik i okruženje za rad
Osnovi Python programskog jezika

  1. Šta je Python, istorija
  2. Kako Python "radi", instalacija Anakonda okruženja
  3. Sintaksa, tipovi podataka, kako se komunicira sa spoljašnjim svetom
  4. Petlje
  5. Uslovi i odluke
  6. Rad sa datotekama
  7. Pandas (Python Data Analysis Library)
  8. Pandas - primeri sa CSV fajlovima
  9. Python i vizualicija podataka

Cilj ovog poglavlja je da naučimo kako možemo da instaliramo Python programsko okruženje.
Ujedno, ova oblast je i kratko ponavljanje i ubrzani kurs Python-a.
3
Google Colab

Kako da koristimo Google cloud sa moćnim serverima za treniranje velikih modela


  1. Šta je to Google Collab i osnovne opcije, montiranje diskova.

Cilj ovog poglavlja je da naučimo kako da radimo sa Google colab infrastrukturom.

4
Algoritmi i modeli mašinskog učenja

Kroz praktične situacije, pravimo modele za klasifikaciju i predviđanje.

Primer, da li je deo teksta pisan u pozitivnom ili negativnom tonu, da li je mail spam ili nije

Kako donosimo odluke u sistemima sa kompleksnim pravilima


  1. scikit-img
  2. Percentil, standardna devijacija
  3. Histogram distribucije podataka, grafikon raspršenja
  4. Podela u trening/test set, Linearna regresija
  5. Polinomska regresija
  6. Logistička regresija
  7. Stablo odlučivanja
  8. Linearni svm klasifikator
  9. Perceptron
  10. Naivni Baiesov klasifikator
  11. NLP, Wordvec
  12. Baiesova detekcija sentimenta

Cilj ovog poglavlja je da naučimo standardne Python biblioteke i funkcije koje se koriste u algoritmima mašinskog učenja.


Koristimo sledeće Python ML biblioteke: pandas, sklearn, SciPy, NumPy, scikit-image

Ovaj kurs će da pokrije i koncept modela ali i koncept podataka i njihovog kvaliteta.
Cilj kursa je da vas obuči za izradu bazičnih modela mašinskog učenja. Ovo znanje možete da koristite za rešavanje velikog broja praktičnih problema koji se teško ili teže rešavaju tradicionalnim programiranjem.

Instruktor kursa: Vladimir Obradović

Tech Coach; IT Consultant; Edukator; Startup co-founder


Vladimir Obradović, osnivač škole IAMAI academy, svoje višegodišnje inženjersko iskustvo stečeno u IT industriji, radeći za vodeće investicione banke, vladine organizacije, startap i mainstream IT kompanije, prevodi na običan jezik razumljiv početnicima i polaznicima bez iskustva u programiranju. Svoja predavanja bazira na savremenim principima psihologije učenja.


  • 17+ godina u IT industriji.
  • 14+ godina radi u agilnim softverskim organizacijama. (Levi9 - Novi Sad, SDL - Amsterdam)
  • 10+ godina Scrum Master i Technical Product Owner
  • 9 godina iskustva u radu na projektima vodećih svetskih investicionih banaka i vladinih organizacija (ING Bank - Amsterdam, Evropska Medicinska Agencija - Amsterdam, Holandsko ministarstvo za infrastrukturu - Roterdam)
  • Mentor i coach mladjim kolegama
  • Pripremio je na desetine studenata za ispite iz matematike i informatike.
  • 15+ godina iskustva u radu sa JAVA -om i komplementarnim tehnologijama.
  • 8 godina iskustva u upravljanju ljudima i projektima.
  • 6 godina iskustva u domenu AI and ML.
Nastavne metode
Kombinovano učenje (eng.: Blended Learning)
Obrazovni program (formalni i neformalni) koji kombinuje onlajn digitalne medije sa tradicionalnim metodama koji se koriste u učionici. Kombinovano učenje obično uključuje:

  • Deo učenja se odvija onlajn, pri čemu učenik može da upravlja tempom kojim uči
  • Drugi deo učenja vodi instruktor, obično se sprovodi putem vebinara, omogućavajući učenicima na daljinu da se lakše angažuju
Izokrenuta učionica (eng.: Flipped Classroom)
Pedagoški koncept koji predviđa izmenu u organizovanju nastavnog procesa, a u cilju poboljšanja kvaliteta nastave uz primenu savremene tehnologije. Ovaj koncept podrazumeva da se ono što je tradicionalno rađeno na času, sada se radi za domaći zadatak, i ono što je tradicionalno rađeno za domaći zadatak sada se radi na času. To znači da učenici, kod kuće, treba da nauče ono što će se raditi na času, tako da se veći deo časa posveti vežbanju, radu na novim primerima i slično.
Cene

Odaberite paket koji vam najviše odgovara

Premium
3 mesta dostupno
43690 dinara mesečno
Popust za učesnike Webinara:
36690 dinara mesečno
  • 32 video lekcija
  • 32 LIVE grupnih časova i vežbi
  • Grupni chat
  • Dodatna pitanja i nakon završetka kursa
  • Praktične vežbe
  • Sertifikat o odslušanom kursu
  • Dodatni materijal u PDF formatu
  • Digitalni bedž
  • Graduate Hakaton
  • +16 individualnih coaching sesija sa Vladimirom
Pridruži se!
Osnovni
neograničeno mesta
19690 dinara mesečno

Popust za učesnike Webinara:

13690 dinara mesečno
  • 32 video lekcija
  • Dodatni materijal
  • 8 question answer sessions in telegram chat
Pridruži se!
Primer sertifikata
FAQ
Da li posle ovog kursa, kao apsolutni početnik u mašinskom učenju mogu da se zaposlim u Google-u, Microsoftu-u ili Tesli?
Nažalost ne.
Ovaj kurs je potreban ali ne i dovoljan uslov za promenu u vašoj karijeri. Kurs vam pruža čvrste temelje za razvoj u ovoj oblasti. A daljim radom, da li kroz samostalno učenje ili kroz napredne kurseve u ovoj oblasti, otvarate mogućnost za profesionalni rad u domenu mašinskog učenja.
Da li je potrebno znanje matematike?
U početnim fazama od vas se ne zahteva napredno znanje - dovoljan je uobičajeni školski kurs matematike. Nemojte se plašiti ako morate da shvatite teme koje ste zaboravili ili niste proučavali - instruktor će vam pomoći da osvežite svoje znanje ili podeliti linkove do korisnih materijala.

Koliko sati nedeljno će mi trebati da učim?
Sve zavisi od vas. U proseku, učesnici kursa uče 8 do 10 sati nedeljno.

Da li treba da budem programer da bih naučio nauku o podacima?
Nema potrebe. Naučićemo vas kako da programirate na osnovnom nivou da bi mogli da pratite kurs.
Da li je potrebno znati engleski?
Nije potrebno. Poznavanje jezika je, naravno, plus, ali možete dostići osnovni nivo u nauci o podacima i mašinskom učenju i bez toga. Svi naši nastavni materijali su na srpskom jeziku. Ako znate da čitate na engleskom, ovo je plus, ali nije obavezno.

iamai.academy

iamai.academi redefiniše obrazovanje nekonvencionalnim i visoko praktičnim pristupom u isporuci znanja.


Spain, 2018-2022 copyright SentienceLab

© All Rights Reserved.

Prijava za kurs

Regitracija za kurs i dodatna pitanja. Paket Master.

Slobodno pitajte sve što bi vas moglo interesovati u vezi sa kursom i registracijom. Rado bismo vas saslušali i pokušali da vam pomognemo.

Vaše ime i prezime
Vaš email
Vaš broj telefona
Dodatni komentar ili pitanje
Popust kod
Investicija u znanje je investicija u budućnost
Prijava za kurs

Regitracija za kurs i dodatna pitanja. Paket Osnovni.

Slobodno pitajte sve što bi vas moglo interesovati u vezi sa kursom i registracijom. Rado bismo vas saslušali i pokušali da vam pomognemo.

Vaše ime i prezime
Vaš email
Vaš broj telefona
Dodatni komentar ili pitanje
Popust kod
Investicija u znanje je investicija u budućnost
Prijava za kurs

Regitracija za kurs i dodatna pitanja. Paket Premium.

Slobodno pitajte sve što bi vas moglo interesovati u vezi sa kursom i registracijom. Rado bismo vas saslušali i pokušali da vam pomognemo.

Vaše ime i prezime
Vaš email
Vaš broj telefona
Dodatni komentar ili pitanje
Popust kod
Investicija u znanje je investicija u budućnost