21 najlepszych kursów uczenia maszynowego, aby podnieść kwalifikacje w 2026 roku

Uczenie maszynowe jest dziś niezbędną kompetencją każdego lidera technologicznego. Jednak rozpoczęcie nauki może wydawać się przytłaczające: jak wyjść poza podstawy, aby poradzić sobie z rzeczywistymi wyzwaniami, takimi jak przeuczenie modeli, wdrażanie rozwiązań na dużą skalę czy obsługa niezrównoważonych zbiorów danych? Każdy specjalista pracujący z uczeniem maszynowym prędzej czy później napotyka te przeszkody, a znalezienie odpowiednich materiałów edukacyjnych ma kluczowe znaczenie dla ich pokonania.

Niezależnie od tego, czy chcesz pogłębić swoją wiedzę na temat sieci neuronowych, opanować techniki wdrażania modeli uczenia maszynowego, czy poznać najlepsze praktyki radzenia sobie z problemami dotyczącymi jakości danych, odpowiednio dobrany kurs może wiele zmienić. W tym przewodniku omówimy najlepsze kursy uczenia maszynowego — starannie wybrane, aby pomóc liderom technologicznym poruszać się po złożonościach uczenia maszynowego i rozwijać praktyczne umiejętności prowadzące do rzeczywistych sukcesów.

Oto niektóre z najlepszych kursów uczenia maszynowego, obejmujących kluczowe pojęcia, praktyczne zastosowania i zaawansowane strategie dla każdego, kto chce pogłębić swoją wiedzę specjalistyczną w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Lista najlepszych kursów uczenia maszynowego

Oto moja lista najlepszych kursów uczenia maszynowego, które moim zdaniem warto ukończyć w 2026:

1. Specjalizacja z uczenia maszynowego (Uniwersytet Stanforda)
2. Nauka o danych: uczenie maszynowe (Uniwersytet Harvarda)
3. Uczenie maszynowe dla każdego (DataCamp)
4. Uczenie maszynowe od A do Z: AI, Python i R + nagroda ChatGPT (Udemy)
5. Uczenie maszynowe w biznesie (MIT Professional Education)
6. Specjalizacja z głębokiego uczenia (DeepLearning.AI)
7. NLP z Pythonem na potrzeby uczenia maszynowego — szkolenie podstawowe (LinkedIn Learning)
8. Specjalizacja z uczenia maszynowego w Google Cloud (Google Cloud)
9. Uczenie maszynowe z Pythonem: podstawy (LinkedIn Learning)
10. Podstawy uczenia maszynowego w Pythonie (DataCamp)
11. Algorytmy uczenia maszynowego (Great Learning)
12. Zaawansowane uczenie maszynowe w Google Cloud — specjalizacja (Google Cloud) 
13. Tworzenie systemów rekomendacji z wykorzystaniem uczenia maszynowego i AI (LinkedIn Learning) 
14. Podstawy uczenia maszynowego (Microsoft Learn) 
15. Podstawy uczenia maszynowego i AI: regresja liniowa (LinkedIn Learning)
16. Uczenie maszynowe: podstawy i algorytmy (CMU) 
17. Podstawy sztucznej inteligencji: uczenie maszynowe (LinkedIn Learning) 
18. Kompleksowy kurs uczenia maszynowego z TensorFlow w GCP (Google Cloud) 
19. Certyfikat zawodowy IBM z uczenia maszynowego (IBM)
20. Uczenie maszynowe i AI z Pythonem (Uniwersytet Harvarda)
21. Podstawy dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego w Google Cloud (Google Cloud) 

Więcej informacji o każdym kursie znajdziesz poniżej.

Przegląd najlepszych kursów uczenia maszynowego

1. Specjalizacja z uczenia maszynowego (Uniwersytet Stanforda)

Ten kurs stanowi podstawowe wprowadzenie do uczenia maszynowego poprzez trzy kursy zaprojektowane tak, aby umożliwić tworzenie rzeczywistych aplikacji AI. Prowadzony przez Andrew Nga, obejmuje podstawy uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i ze wzmocnieniem, koncentrując się na praktycznym tworzeniu modeli

• Dla kogo: Osoby zainteresowane poznaniem podstaw uczenia maszynowego
• Omawiane tematy:
  • Modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem NumPy i scikit-learn
  • Uczenie nadzorowane z regresją liniową i logistyczną
  • Sieci neuronowe i klasyfikacja wieloklasowa z wykorzystaniem TensorFlow
  • Drzewa decyzyjne i metody zespołowe
  • Uczenie nienadzorowane, w tym grupowanie i wykrywanie anomalii
  • Systemy rekomendacyjne wykorzystujące filtrowanie kolaboracyjne i głębokie uczenie
  • Modele głębokiego uczenia ze wzmocnieniem 

• Online, stacjonarnie czy w obu formach?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 2 miesiące 
• Liczba godzin zajęć: 10 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania: Znajomość podstaw kodowania i matematyki na poziomie szkoły średniej
• Cena: Zapisz się bezpłatnie 
• Weź udział w kursie: Coursera

2. Nauka o danych: uczenie maszynowe (Uniwersytet Harvarda)

Ten kurs jest częścią profesjonalnego certyfikatu Uniwersytetu Harvarda w dziedzinie nauki o danych i koncentruje się na technikach uczenia maszynowego służących do tworzenia modeli predykcyjnych z wykorzystaniem zbiorów danych. Obejmuje praktyczne doświadczenie w tworzeniu systemu rekomendacji filmów, które pomaga zrozumieć najważniejsze algorytmy, regularyzację i walidację krzyżową.

• Dla kogo: Początkujący zainteresowani nauką o danych i uczeniem maszynowym
• Omawiane tematy:
  • Podstawy uczenia maszynowego
  • Popularne algorytmy uczenia maszynowego
  • Techniki walidacji krzyżowej
  • Znaczenie regularyzacji
  • Tworzenie systemu rekomendacji
• Online, stacjonarnie czy w obu formach?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 8 tygodni
• Liczba godzin zajęć: od 2 do 4 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania: Brak
• Cena:
  • Bez certyfikatu: Bezpłatnie
  • Z certyfikatem: $149
• Weź udział w kursie: Harvard

3. Uczenie maszynowe dla każdego (DataCamp)

Ten kurs stanowi kompleksowe wprowadzenie do uczenia maszynowego i obejmuje kluczowe obszary, takie jak uczenie nadzorowane, nienadzorowane i głębokie. Zawiera samouczki oraz ćwiczenia praktyczne pozwalające zrozumieć takie pojęcia jak grupowanie, sieci neuronowe, ocena modeli, a także pokazuje, jak uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych branżach. 

• Dla kogo: Osoby bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym
• Omawiane tematy:
  • Zrozumienie uczenia maszynowego
  • Wprowadzenie do języka Python i jego funkcji
  • Uczenie nadzorowane z biblioteką scikit-learn
  • Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch
  • Uczenie ze wzmocnieniem w Pythonie 
• Online, stacjonarnie czy w obu formach?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 113 godzin
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $13 za indywidualną subskrypcję DataCamp
• Przejdź do kursu: DataCamp

4. Uczenie maszynowe od A do Z: sztuczna inteligencja, Python i R + nagroda ChatGPT [2024] (Udemy)

Ten kurs zapewnia kompleksowe wprowadzenie do uczenia maszynowego, oferując szczegółowe wskazówki dotyczące tworzenia algorytmów zarówno w Pythonie, jak i w R, oraz integrując studia przypadków dotyczące zastosowań w rzeczywistym świecie. Zawiera szablony kodu do pobrania dla każdego projektu, dzięki czemu uczestnicy mogą skutecznie ćwiczyć i tworzyć własne modele.

• Dla kogo: Początkujący i średniozaawansowani uczestnicy nauki uczenia maszynowego
• Omawiane tematy:
  • Techniki klasyfikacji
  • Metody grupowania
  • Przetwarzanie języka naturalnego
  • Redukcja wymiarowości
  • Wybór modeli i wzmacnianie 
• Online, stacjonarnie czy w obu formach?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 42 godziny i 48 minut 
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Matematyka na poziomie szkoły średniej
• Cena:
  • Subskrypcja Udemy: $20 
  • Jednorazowa płatność: $149.99
• Przejdź do kursu: Udemy

5. Uczenie maszynowe w biznesie (MIT Professional Education)

Ten kurs przedstawia podstawy uczenia maszynowego z perspektywy biznesowej, przygotowując uczestników do zrozumienia jego praktycznych zastosowań i strategicznej wartości. Opracowany przez MIT Sloan School of Management oraz Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL), koncentruje się na wykorzystaniu wiedzy z zakresu uczenia maszynowego w celu podejmowania trafnych decyzji.  

• Dla kogo: Specjaliści biznesowi zainteresowani zastosowaniem uczenia maszynowego
• Zakres tematyczny:
  • Podstawy uczenia maszynowego w zastosowaniach biznesowych
  • Zrozumienie procesów decyzyjnych opartych na danych
  • Ograniczenia i zakres zastosowania uczenia maszynowego w biznesie
  • Integracja AI ze strategią biznesową
  • Studia przypadków dotyczące wpływu uczenia maszynowego na różne branże
• Online, stacjonarnie czy w obu formach?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 6 tygodni
• Liczba godzin zajęć: 4–6 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $3,500
• Przejdź do kursu: MIT Professional Education

6. Specjalizacja z głębokiego uczenia (DeepLearning.AI)

Kurs obejmuje najważniejsze architektury, takie jak CNN, RNN, LSTM i transformatory. Uczy teoretycznych i praktycznych zastosowań, takich jak rozpoznawanie mowy i rozpoznawanie maszynowe, z wykorzystaniem Pythona i TensorFlow, a także kładzie nacisk na najlepsze praktyki trenowania modeli i rozumienia złożonych konfiguracji uczenia maszynowego. 

• Dla kogo: Osoby zainteresowane głębokim uczeniem i sieciami neuronowymi
• Zakres tematyczny:
  • Podstawy sieci neuronowych
  • Najlepsze praktyki opracowywania zbiorów testowych
  • Diagnozowanie błędów w systemach
  • Modele sekwencyjne 
• Online, stacjonarnie czy w obu formach?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 3 miesiące
• Liczba godzin zajęć: 10 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania kwalifikacyjne:
  • Średniozaawansowana znajomość Pythona
  • Podstawowa znajomość algebry i ML
• Cena: Bezpłatnie
• Przejdź do kursu: Coursera

7. Podstawowe szkolenie z NLP w Pythonie na potrzeby uczenia maszynowego (LinkedIn Learning)

Kurs zapewnia uczestnikom praktyczne umiejętności czyszczenia, przetwarzania i analizowania nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Przedstawia podstawowe koncepcje NLP, zaawansowane metody czyszczenia tekstu i techniki wektoryzacji, prowadzące do opracowywania klasyfikatorów uczenia maszynowego. Omawia również tworzenie i ocenę dwóch typów modeli uczenia maszynowego oraz sposoby skutecznego testowania różnych wariantów modeli. 

• Dla kogo: Programiści i analitycy danych zainteresowani NLP
• Omawiane zagadnienia:
  • Podstawy NLP
  • Zaawansowane techniki oczyszczania danych
  • Metody wektoryzacji tekstu
  • Ocena dokładności i skuteczności modelu 
• Online, stacjonarnie czy oba warianty?: Online
• Czy wymagany egzamin?: Nie
• Czas trwania: 4 godziny i 14 minut 
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena:
  • Kariera: $39.99 
  • Nauka dla zespołów: $31.67 za użytkownika
• Przejdź do kursu: LinkedIn Learning

8. Specjalizacja z uczenia maszynowego w Google Cloud (Google Cloud)

Ten kurs omawia podstawy uczenia maszynowego i uczy, jak bez kodowania tworzyć, trenować oraz wdrażać modele w Google Cloud za pomocą Vertex AI. Obejmuje tworzenie modeli AutoML, tworzenie modeli BigQuery ML przy użyciu SQL oraz zarządzanie danymi za pomocą magazynu cech. 

• Dla kogo: Osoby zainteresowane uczeniem maszynowym opartym na chmurze
• Omawiane zagadnienia:
  • Podejście Google do uczenia maszynowego
  • Zrozumienie cyklu życia danych i sztucznej inteligencji
  • Przygotowywanie danych i techniki ich eksploracji
  • Podstawy TensorFlow
  • Dostrajanie hiperparametrów za pomocą Vertex Vizier 
• Online, stacjonarnie czy oba warianty?: Online
• Czy wymagany egzamin?: Nie
• Czas trwania: 1 miesiąc
• Liczba godzin zajęć: 10 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: Bezpłatnie
• Przejdź do kursu: Coursera

9. Uczenie maszynowe z Pythonem: podstawy (LinkedIn Learning)

Ten kurs omawia podstawy uczenia maszynowego z wykorzystaniem Pythona. Wyjaśnia, jak uczą się maszyny, jakie są rodzaje uczenia oraz jakie kroki należy podjąć, aby gromadzić, rozumieć i przygotowywać dane do analizy. Zawiera prowadzone przykłady w Pythonie dla każdego etapu, a także informacje o tworzeniu i interpretowaniu modelu uczenia maszynowego. 

• Dla kogo: Początkujący w dziedzinie uczenia maszynowego korzystający z języka Python
• Zakres tematyczny:
  • Wprowadzenie do uczenia maszynowego i jego różnych rodzajów
  • Techniki gromadzenia i przygotowywania danych
  • Analizowanie danych pod kątem wzorców i wniosków
  • Tworzenie modeli uczenia maszynowego 
• Online, stacjonarnie czy oba warianty?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 1 godzina i 54 minuty
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena:
  • Kariera: $39.99 
  • Nauka dla zespołów: $31.67 za użytkownika 
• Weź udział w kursie: LinkedIn Learning

10. Podstawy uczenia maszynowego w języku Python (DataCamp)

Ten kurs przedstawia podstawy uczenia maszynowego z wykorzystaniem języka Python i obejmuje najważniejsze zagadnienia dotyczące sieci neuronowych oraz głębokiego uczenia z użyciem PyTorch. Omawia uczenie nadzorowane za pomocą scikit-learn oraz uczenie nienadzorowane służące do grupowania i wizualizacji danych z wykorzystaniem scipy, a także zastosowania uczenia ze wzmocnieniem. 

• Dla kogo: Osoby, które dopiero zaczynają naukę uczenia maszynowego w języku Python
• Zakres tematyczny:
  • Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
  • Wprowadzenie do głębokiego uczenia z użyciem PyTorch
  • Uczenie ze wzmocnieniem z użyciem gymnasium w języku Python
• Online, stacjonarnie czy oba warianty?: Online
• Czy wymagany jest egzamin?: Nie
• Czas trwania: 16 godzin 
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $13 za indywidualną subskrypcję DataCamp
• Weź udział w kursie: DataCamp

11. Algorytmy uczenia maszynowego (Great Learning)

Ten kurs przedstawia podstawowe algorytmy uczenia maszynowego, zapewniając zarówno teoretyczne, jak i praktyczne zrozumienie najważniejszych technik. Obejmuje demonstracje oparte na języku Python, które pomagają utrwalić pojęcia oraz praktyczne umiejętności związane z uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym.

• Dla kogo: Osoby zainteresowane zrozumieniem algorytmów uczenia maszynowego
• Omawiane tematy:
  • Wprowadzenie do uczenia maszynowego
  • Rodzaje uczenia maszynowego (nadzorowane, nienadzorowane, ze wzmocnieniem)
  • Regresja liniowa
  • Algorytm naiwny Bayesa
  • Metoda k najbliższych sąsiadów (KNN)
  • Maszyny wektorów nośnych (SVM)
  • Algorytm lasu losowego
• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 godzina i 30 minut 
• Liczba godzin zajęć: 1 godzina i 30 minut 
• Wymagania kwalifikacyjne: Podstawowa znajomość obsługi komputera; znajomość języka Python i matematyki
• Cena: Bezpłatnie
• Weź udział w kursie: Great Learning

12. Specjalizacja z zaawansowanego uczenia maszynowego w Google Cloud (Google Cloud)

Ta specjalizacja koncentruje się na zaawansowanych zagadnieniach uczenia maszynowego, ucząc uczestników optymalizowania, wdrażania i skalowania gotowych do użycia produkcyjnego modeli dla danych strukturalnych, obrazów i języka naturalnego. Obejmuje praktyczne laboratoria za pośrednictwem Qwiklabs, w których uczestnicy mogą stosować poznane koncepcje przy użyciu narzędzi Google Cloud. 

• Dla kogo: Specjaliści poszukujący zaawansowanej wiedzy na temat uczenia maszynowego w Google Cloud
• Omawiane tematy:
  • Projektowanie skalowalnych systemów uczenia maszynowego
  • Podstawy widzenia komputerowego z wykorzystaniem Google Cloud 
  • Przetwarzanie języka naturalnego w Google Cloud
  • Komponenty systemów rekomendacji
• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 2 miesiące 
• Liczba godzin zajęć: 10 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania kwalifikacyjne: Program przeznaczony dla specjalistów z branży 
• Cena: Bezpłatnie
• Weź udział w kursie: Coursera

13. Tworzenie systemów rekomendacji z wykorzystaniem uczenia maszynowego i AI (LinkedIn Learning)

Ten kurs zapewnia praktyczne szkolenie z projektowania systemów rekomendacji, obejmujące kluczowe techniki, takie jak filtrowanie oparte na współpracy, faktoryzacja macierzy i uczenie głębokie. Uczestnicy zdobywają praktyczne doświadczenie w korzystaniu z platform programistycznych i narzędzi, takich jak TensorFlow i AWS SageMaker, do tworzenia skalowalnych modeli rekomendacji. 

• Dla kogo: Programiści i analitycy danych zainteresowani systemami rekomendacji
• Omówione zagadnienia:
  • Wprowadzenie do systemów rekomendacji
  • Techniki filtrowania kolaboracyjnego
  • Metody faktoryzacji macierzy
  • Podejścia do uczenia głębokiego
  • Zarządzanie danymi na dużą skalę 
• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Wymagany egzamin? Nie
• Czas trwania: 9 godzin i 5 minut
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena:
  • Kariera: $39.99 
  • Nauka dla zespołów: $31.67 za użytkownika 
• Weź udział w kursie: LinkedIn Learning

14. Podstawy uczenia maszynowego (Microsoft Learn)

Ten kurs przedstawia podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, koncentrując się na kluczowych zasadach i metodach oceny modeli. Obejmuje praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem zautomatyzowanego uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Machine Learning.

• Dla kogo: Początkujący, którzy chcą poznać podstawy uczenia maszynowego
• Omówione zagadnienia:
  • Podstawowe koncepcje uczenia maszynowego
  • Rodzaje uczenia maszynowego
  • Trenowanie i ocenianie modeli uczenia maszynowego
  • Wprowadzenie do uczenia głębokiego
  • Zautomatyzowane uczenie maszynowe z platformą Azure 

• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Wymagany egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 godzina i 56 minut 
• Liczba godzin zajęć: 1 godzina i 56 minut 
• Wymagania kwalifikacyjne:
  • Podstawowa znajomość matematyki
  • Znajomość Microsoft Azure i chmury obliczeniowej
• Cena: Bezpłatnie
• Weź udział w kursie: Microsoft Learn

15. Podstawy uczenia maszynowego i AI: regresja liniowa (LinkedIn Learning)

Ten kurs zapewnia kompleksowy przegląd regresji liniowych, koncentrując się na zastosowaniach w świecie rzeczywistym, takich jak przewidywanie wartości nieruchomości, wydatków klientów i cen akcji. Obejmuje podstawowe techniki regresji liniowej prostej i wielorakiej oraz zrozumienie koncepcji regresji, a nie mechaniki oprogramowania, wraz ze spostrzeżeniami dotyczącymi programu SPSS. 

• Dla kogo: Dla każdego, kto chce zrozumieć regresję liniową
• Omawiane zagadnienia:
  • Wprowadzenie do regresji liniowej
  • Tworzenie i interpretowanie wykresów rozrzutu
  • Podejścia do tworzenia modeli regresji
  • Alternatywy dla regresji
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Wymagany egzamin? Nie
• Czas trwania: 4 godziny i 5 minut 
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena:
  • Dla osób indywidualnych: $39.99 
  • Nauka dla zespołów: $31.67 za użytkownika 
• Weź udział w kursie: LinkedIn Learning

16. Uczenie maszynowe: podstawy i algorytmy (CMU)

Ten kurs oferuje dogłębną naukę technicznych podstaw i algorytmów uczenia maszynowego, koncentrując się na technikach predykcji, klasyfikacji i optymalizacji. Łączy teorię matematyczną z praktycznymi ćwiczeniami z programowania, aby rozwijać umiejętności przydatne w opiece zdrowotnej i analizie danych.

• Dla kogo: Dla profesjonalistów z doświadczeniem w Pythonie, którzy chcą pogłębić rozumienie uczenia maszynowego i jego matematycznych podstaw
• Omawiane zagadnienia:
  • Podstawy metod uczenia maszynowego
  • Modele predykcji i klasyfikacji
  • Algorytmy regresji i grupowania
  • Prawdopodobieństwo, statystyka i techniki optymalizacji
  • Zastosowania w opiece zdrowotnej i analizie opartej na danych
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Wymagany egzamin? Tak
• Czas trwania: 10 tygodni 
• Liczba godzin zajęć: Od 5 do 10 godzin tygodniowo 
• Wymagania kwalifikacyjne:
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie 
  • Znajomość algebry liniowej, rachunku różniczkowego i całkowego, prawdopodobieństwa oraz statystyki na poziomie szkoły średniej
• Cena: $2,500
• Weź udział w kursie: CMU

17. Podstawy sztucznej inteligencji: uczenie maszynowe (LinkedIn Learning)

Ten kurs przedstawia cykl życia uczenia maszynowego, prowadząc uczestników przez pozyskiwanie i przygotowywanie danych, wybór algorytmów oraz trenowanie modeli. Szczegółowo omawia kluczowe metody uczenia maszynowego i kładzie nacisk na praktyczne umiejętności oceny wydajności modeli przy użyciu standardowych wskaźników, bez wymagań wstępnych. 

• Dla kogo: Osoby początkujące w dziedzinie AI i uczenia maszynowego
• Omawiane zagadnienia:
  • Wprowadzenie do uczenia maszynowego
  • Rodzaje uczenia maszynowego
  • Algorytmy uczenia maszynowego
  • Przygotowywanie danych i inżynieria cech
  • Aspekty etyczne w uczeniu maszynowym 
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 godzina i 50 minut 
• Liczba godzin zajęć: 1 godzina i 50 minut 
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena:
  • Kariera: $39.99 
  • Nauka dla zespołów: $31.67 za użytkownika 
• Weź udział w kursie: LinkedIn Learning

18. Kompleksowy kurs uczenia maszynowego z TensorFlow w GCP (Google Cloud)

Ten kurs oferuje interaktywne i praktyczne podejście do tworzenia kompleksowego potoku uczenia maszynowego z użyciem TensorFlow na platformie Google Cloud. Prowadzi uczestników od eksploracji danych, przez wdrażanie modeli, aż po generowanie predykcji w czasie rzeczywistym.

• Dla kogo: Programiści i inżynierowie uczenia maszynowego
• Omawiane zagadnienia:
  • Eksploracja i wstępne przetwarzanie danych
  • Trenowanie modeli z użyciem TensorFlow
  • Wdrażanie modeli na platformie Google Cloud Platform
  • Konfiguracja predykcji w czasie rzeczywistym
  • Automatyzacja przepływów pracy dla modeli ML
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 3 godziny i 15 minut 
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Podstawowa znajomość TensorFlow
• Cena: $29 za subskrypcję Pluralsight 
• Weź udział w kursie: Pluralsight

19. Profesjonalny certyfikat IBM z uczenia maszynowego (IBM)

Ten kurs zapewnia szkolenie z zakresu uczenia maszynowego z wykorzystaniem narzędzi i bibliotek otwartego oprogramowania, obejmując kompleksowy zakres algorytmów i technik do zastosowań w świecie rzeczywistym. Zawiera instruktażowe laboratoria, projekty oraz projekt końcowy, które pomagają zdobyć umiejętności z zakresu uczenia maszynowego przydatne na rynku pracy. 

• Dla kogo: Osoby aspirujące do pracy w dziedzinie uczenia maszynowego
• Omawiane tematy:
  • Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
  • Modele regresji i klasyfikacji
  • Techniki grupowania
  • Drzewa decyzyjne i uczenie zespołowe
  • Redukcja wymiarowości
  • Uczenie głębokie i uczenie ze wzmocnieniem
  • Eksploracyjna analiza danych i inżynieria cech
• Online, stacjonarnie czy oba warianty? Online
• Czy egzamin jest wymagany? Tak
• Czas trwania: 3 miesiące 
• Liczba godzin zajęć: 10 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: Zapisz się bezpłatnie 
• Weź udział w kursie: Coursera

20. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w języku Python (Uniwersytet Harvarda)

Ten kurs obejmuje podstawowe umiejętności, które rozwijają się w kierunku zaawansowanych algorytmów, takich jak agregowanie bootstrapowe, lasy losowe i wzmacnianie gradientowe. Dzięki zastosowaniu rzeczywistych danych prowadzi uczestników przez analizę procesów, ocenę wyników i pomiar skuteczności technik uczenia maszynowego. Ponadto kładzie nacisk na testowanie predykcji i analizowanie wyników w celu zapobiegania przeuczeniu. 

• Dla kogo: Osoby zainteresowane wykorzystaniem języka Python do uczenia maszynowego
• Omawiane tematy:
  • Zrozumienie algorytmów drzew decyzyjnych
  • Badanie agregowania bootstrapowego i lasów losowych
  • Techniki zwiększania skuteczności predykcji
  • Ocena modeli i ograniczanie obciążenia danych 
• Online, stacjonarnie czy oba warianty? Online
• Czy egzamin jest wymagany? Nie
• Czas trwania: 6 tygodni 
• Liczba godzin zajęć: od 4 do 5 godzin tygodniowo (we własnym tempie)
• Wymagania kwalifikacyjne: Znajomość języka Python
• Cena: Bezpłatnie
• Weź udział w kursie: Uniwersytet Harvarda

21. Podstawy dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego w Google Cloud (Google Cloud)

Ten kurs przedstawia podstawowe pojęcia i narzędzia służące do zarządzania dużymi zbiorami danych i uczeniem maszynowym w Google Cloud. Prowadzi uczestników przez wykorzystanie funkcji Google Cloud związanych z dużymi zbiorami danych i ML do przetwarzania oraz analizy danych.

• Dla kogo: Inżynierowie danych i analitycy chcący korzystać z Google Cloud
• Zakres tematyczny:
  • Ekosystem Google Cloud Big Data i uczenia maszynowego
  • Przetwarzanie danych za pomocą BigQuery i Dataflow
  • Opcje przechowywania danych w Google Cloud
  • Korzystanie z AI Platform do uczenia maszynowego
  • Ćwiczenia praktyczne z narzędziami Google Cloud

• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Wymagany egzamin? Nie
• Czas trwania: 9 godzin 
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania dotyczące kwalifikacji: Brak
• Cena: Bezpłatny
• Weź udział w kursie: Coursera

Co dalej? 

Rozwijaj swoją firmę SaaS oraz umiejętności przywódcze. Zapisz się do naszego newslettera, aby otrzymywać najnowsze informacje od dyrektorów ds. technologii i aspirujących liderów technologicznych. Pomożemy Ci rozwijać firmę w mądrzejszy sposób i skuteczniej przewodzić dzięki poradnikom, zasobom oraz strategiom przygotowanym przez czołowych ekspertów!