Mokymų kategorijos Mokymai Dirbtinis intelektas ir Python pagrindai

Informacijos ir ryšio technologijos

UAB "Programuok"

Dirbtinis intelektas ir Python pagrindai

0.0

Įvertinimų nėra

Mokymai prasideda:

2025-12-12

Registracija

656 akad. val.

Kaina nuo:

3936 €

Apie mokymus

Mokymų teikėjo pateikta informacija

Anotacija

Rodyti daugiau Rodyti mažiau

Programa „Dirbtinis intelektas ir Python pagrindai“ skirta asmenims, siekiantiems įgyti praktinius programavimo, duomenų analizės ir dirbtinio intelekto (DI) taikymo gebėjimus. Programa apima visą mokymosi spektrą – nuo Python programavimo kalbos pagrindų iki pažangių mašininio mokymosi ir giliojo mokymosi technologijų (TensorFlow, Keras, scikit-learn) taikymo realiuose projektuose. Mokymai suteikia tvirtą pagrindą kuriant duomenimis grįstus sprendimus, analizuojant duomenų rinkinius, projektuojant ir administruojant duomenų bazes bei kuriant automatizuotas sistemas. Baigę šią programą dalyviai gebės: -kurti ir testuoti Python programas; -taikyti mašininio mokymosi metodus verslo sprendimams optimizuoti; -projektuoti duomenų bazes ir analizuoti duomenis naudojant Pandas, NumPy, Matplotlib; -suprasti neuroninių tinklų architektūras (CNN, RNN, LSTM) ir jų praktinį taikymą; -atsakingai kurti DI sprendimus.

Svarbi informacija

Mokymosi būdas

Nuotolinis sinchroninis

Vieta

Kalba

Lietuvių

Aukštos pridėtinės vertės programa

Taip

Minimalūs reikalavimai dalyviui

Išsilavinimas

Vidurinis išsilavinimas

Įgyjamos ir tobulinamos kompetencijos

Bendrosios kompetencijos:

Skaitmeninė kompetencija

Asmeninė, socialinė ir mokymosi mokytis kompetencija

Profesinės kompetencijos:

130. Projektuoti tipines reliacines ir nereliacines (NoSQL) duomenų bazes (Duomenų bazės (MySQL, PostgreSQL, MongoDB ir kt.), jų tipai, skirtumai ir taikymo galimybės. Reliacinės ir nerealiacinės duomenų schemos, jų projektavimas);;

129. Kurti tipinę programinę įrangą Python programavimo kalba (Python programavimo kalbos įrankių ir sintaksės naudojimas. Nesudėtingo programinio kodo Python programavimo kalba kūrimas. Objektinio programavimo principų taikymas programuojant. Programinės įrangos testavimas, naudojant su Python programavimo kalba suderinamus testavimo įrankius ir metodus. Kodavimo standartai ir jų taikymas programuojant. Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis);

Mokymosi programos turinys

Temos pavadinimas	Trumpas temos aprašymas
Temos pavadinimas Python I dalis	Trumpas temos aprašymas programavimo situacijose. Kursas apims Python sintaksę, pagrindines koncepcijas, kintamuosius ir jų tipus, bazines struktūras kaip sąrašai, sąlygos sakiniai ir ciklai, bei funkcijos.
Temos pavadinimas Python II dalis	Trumpas temos aprašymas Mokymų metu bus nagrinėjami objektinio programavimo principai, įskaitant klasių kūrimą ir paveldėjimą ir naudojimąsi Python standartinėmis bibliotekomis duomenų manipuliavimui. Kursas baigsis praktinėmis užduotimis, per kurias dalyviai taikys įgytas žinias kurdami projektus ir spręsdami problemas, ruošiantis pažengusiems kursams kaip "Duomenų analizė" ir "Dirbtinis intelektas bei mašininis mokymasis".
Temos pavadinimas Python III dalis	Trumpas temos aprašymas Šiame kurso etape dalyviai gilinasi į pažangesnes Python programavimo kalbos sritis. Mokymų metu bus nagrinėjami išimčių valdymo mechanizmai, leidžiantys efektyviai tvarkytis su klaidomis programose.
Temos pavadinimas Python IV dalis	Trumpas temos aprašymas Bus išmokstama naudotis moduliais ir paketais, kas suteiks galimybę integruoti išorinį funkcionalumą į savo projektus. Dėmesys bus skiriamas dekoratoriams, generatoriams ir iteratoriams, kurie leidžia rašyti lankstesnį ir efektyvesnį kodą. Dalyviai taip pat supažindinami su asinchroniniu programavimu, testavimu ir programavimo architektūromis, kas padės kurti kokybiškesnes ir patikimesnes aplikacijas.
Temos pavadinimas Duomenų analizė	Trumpas temos aprašymas Duomenų analizės skyriuje kursų dalyviai išmoks naudoti Pandas ir NumPy bibliotekas duomenų valymui, apdorojimui ir analizei. Bus nagrinėjamos duomenų vizualizacijos technikos, pasitelkiantMatplotlib ir Seaborn bibliotekas, leidžiančias atvaizduoti duomenis aiškiai ir suprantamai. Taip pat kursas apims duomenų klasifikavimo ir prognozavimo pagrindus, naudojant paprastus mašininio mokymosi modelius. Tai suteiks dalyviams tvirtą pagrindą duomenų analizės srityje ir paruoš juos sudėtingesniems uždaviniams.
Temos pavadinimas Duomenų bazių pagrindai I dalis	Trumpas temos aprašymas Ši dalis skirta suteikti dalyviams pagrindines žinias apie duomenų bazių valdymo sistemas (DBMS), su ypatingu dėmesiu SQL kalbai ir duomenų bazių integracijai su Python.
Temos pavadinimas Duomenų bazių pagrindai II dalis	Trumpas temos aprašymas Kursas padės dalyviams suprasti, kaip efektyviai saugoti, valdyti ir prieiti prie duomenų, kurie yra būtini bet kokio dydžio projektams ir aplikacijoms.
Temos pavadinimas Mašininis mokymasis I dalis	Trumpas temos aprašymas Šioje kurso dalyje dėmesys bus skiriamas mašininio mokymosi (ML) pagrindams ir metodams, suteikiant studentams būtiną supratimą ir įgūdžius, reikalingus modelių kūrimui ir taikymui. Dalyviai išmoks naudoti scikit-learn biblioteką, kuri yra viena populiariausių Python bibliotekų mašininiam mokymuisi, apimant tiek prižiūrimąjį (supervised) mokymasį, tiek neprižiūrimajį (unsupervised) mokymąsi.
Temos pavadinimas Mašininis mokymasis II dalis	Trumpas temos aprašymas Mokymu metu bus nagrinėjami pagrindiniai ML modeliai, tokie kaip linijinė ir logistinė regresija, sprendimų medžiai, atsitiktinių miškų algoritmai ir palaikymo vektorių mašinos (SVM).
Temos pavadinimas Neuroniniai tinklai ir gilusis mokymasis	Trumpas temos aprašymas Ši kurso dalis skirta supažindinti dalyvius su neuronalinių tinklų ir giliojo mokymosi (deep learning, DL) konceptais. Pradėsime nuo pagrindų – kas yra dirbtiniai neuronai, kaip jie sujungiami į tinklus, ir kaip šie tinklai mokomi atpažinti raštus, garsus, vaizdus ir kitus sudėtingus duomenų tipus. Dalyviai išmoks naudoti TensorFlow ir Keras, dvi pagrindines bibliotekas, kurios palengvina DL modelių kūrimą ir mokymą. Bus detaliai nagrinėjami pagrindiniai DL modeliai, įskaitant konvoliucinius (CNN) ir rekurentinius (RNN) neuronalinius tinklus, kurie yra itin svarbūs vaizdo atpažinimo ir natūralios kalbos apdorojimo (NLP) užduotims. Kursas apims laiko eilučių analizę ir modelius kaip (LSTM) ir (GRU).
Temos pavadinimas Egzistuojantys sprendimai ir teisiniai bei etiniai reikalavimai	Trumpas temos aprašymas Šiame kurso segmente dalyviai susipažins su įvairiais dirbtinio intelekto (DI) taikymo atvejais, įskaitant pažangias asistentų sistemas ir automatizuotą klientų aptarnavimą, bei sužinos apie DI projektų teisinius ir etinius aspektus. Kursas apims sėkmingų DI sprendimų analizę ir jų poveikį verslui, sveikatos priežiūrai bei kitoms sritims. Teisiniai ir etiniai klausimai, tokie kaip privatumas, duomenų apsauga ir intelektinė nuosavybė, bus aptarti kartu su etinėmis dilemomis, susijusiais su automatizuoto sprendimų priėmimo poveikiu ir atsakomybe. Dalyviai išmoks, kaip svarbu integruoti etines vertybes ir laikytis teisinių reikalavimų, kuriant DI sprendimus. Kursas taip pat nagrinės tarptautinius reglamentus ir skirtingas šalių politikas DI reguliavimo srityje, paruošdamas studentus atsakingam DI technologijų kūrimui ir taikymui.
Temos pavadinimas Minkštieji įgūdžiai	Trumpas temos aprašymas CV, LinkedIn, darbo pokalbio dirbtuvės, inviduali veikla ir mokesčiai, IT specialisto kompetencijos.

Programos ypatumai

Mokymai bus vykdomi MS Teams platformoje sinchroniniu nuotoliniu būdu.

Papildomi reikalavimai

Kompiuterinis raštingumas

Mokymosi programos trukmė

Mokymosi programos trukmė: 656 akad. val.

Praktinio kontaktinio darbo trukmė: 472 akad. val.

Teorinio kontaktinio darbo trukmė: 184 akad. val.

Savarankiško darbo trukmė: 0 akad. val.

Vertinimas

Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: 1-10.

Svarbi informacija

Mokymosi būdas

Nuotolinis sinchroninis

Vieta

Kalba

Lietuvių

Aukštos pridėtinės vertės programa

Taip

Minimalūs reikalavimai dalyviui

Išsilavinimas

Vidurinis išsilavinimas

Kontaktai

Vardas, Pavardė

Ingrida Bušmaitė

Pareigos

Administratorė

El. paštas

info@codeacademy.lt

Telefonas

+370 663 66 555

Tvarkaraščiai

AIU6

Laisvų vietų: 9

Mokymų laikotarpis:

2025-12-12 - 2026-04-15

Būdas	Vieta	Grupės dydis	Kalba	Lektoriai	Kaina	Registracija
Būdas Nuotolinis sinchroninis	Adresas -	Grupės dydis 10-25	Kalba lietuvių	Lektoriai Justas Kvederis	Kaina 3 936 €	Registracija 2025-12-03 - 2025-12-10