programowanie

Pierwsza lekcja za darmo

Python, sztuczna inteligencja i analiza danych — zrozum teorię i twórz własne projekty

Chcesz nauczyć się Pythona, zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, analizować dane albo tworzyć własne aplikacje AI? A może znasz już podstawy, ale przy samodzielnym zadaniu utknąłeś i nie wiesz, co zrobić dalej?

Pomogę Ci uporządkować wiedzę i wykorzystać ją w praktyce — na przykładach, zadaniach lub Twoim własnym projekcie.

Nad czym możemy pracować?

Python: od podstaw — zmiennych, pętli, funkcji i struktur danych — po programowanie obiektowe, moduły, obsługę błędów, testy i organizację większych projektów. Możemy też pracować nad automatyzacją, obsługą plików, integracjami API, szukaniem błędów oraz pisaniem czytelnego kodu.

Algebra liniowa: wektory, macierze, układy równań liniowych, przestrzenie wektorowe, wartości i wektory własne oraz zastosowania w uczeniu maszynowym.

Rachunek prawdopodobieństwa: zdarzenia losowe, prawdopodobieństwo warunkowe, twierdzenie Bayesa, zmienne losowe, rozkłady, wartość oczekiwana i wariancja.

Statystyka: statystyka opisowa, estymacja, przedziały ufności, testowanie hipotez i interpretacja wyników.

Analiza danych — praktyka: pandas, NumPy i Jupyter; wczytywanie, łączenie i czyszczenie danych, obsługa brakujących wartości, grupowanie, wizualizacje oraz analiza rzeczywistych zbiorów danych.

Uczenie maszynowe — teoria: jak modele uczą się z danych, czym różnią się regresja, klasyfikacja i grupowanie oraz jak działają wybrane algorytmy i sieci neuronowe. Funkcje straty, optymalizacja, przeuczenie, walidacja i dobór miar oceny.

Uczenie maszynowe — praktyka: przygotowanie danych, tworzenie cech, trenowanie i porównywanie modeli w scikit-learn i PyTorch, dobór parametrów oraz analiza błędów. Od pierwszego modelu do eksperymentu, którego wyniki potrafisz wyjaśnić.

Aplikacje wykorzystujące AI: modele językowe, agenci głosowi, wywoływanie narzędzi przez LLM, integracje API i backendy w Pythonie.

Materiał ze studiów i własne projekty: zrozumienie trudnego zagadnienia, zaplanowanie rozwiązania i przejście przez implementację.

Nie musisz znać tych nazw ani wiedzieć, od czego zacząć. Wystarczy, że opiszesz, co chcesz umieć — wspólnie dobierzemy zakres zajęć.

Jak wyglądają zajęcia?

Zaczynamy od Twojego celu i tego, co już umiesz. Pracujemy krok po kroku: rozkładamy problem na części, omawiamy potrzebną teorię, piszemy kod i sprawdzamy, dlaczego rozwiązanie działa.

Zależy mi na tym, żebyś po zajęciach potrafił samodzielnie wykonać kolejny krok i wyjaśnić własne rozwiązanie. Tempo i poziom szczegółowości dopasujemy do Ciebie.

Kto prowadzi zajęcia?

Stworzyłem bibliotekę w Pythonie z ponad 500 tysiącami pobrań i współtworzyłem framework uczenia maszynowego z ponad 2,5 miliona pobrań. Pracowałem w Samsungu przy „Hi Bixby” oraz w Flower Labs. Rozwijam też własne aplikacje AI: NutriConvo i CalendarVoice.

Ukończyłem Informatykę na Politechnice Warszawskiej (EiTI) oraz studia magisterskie Data Science na PW (MiNI) z wyróżnieniem. Przez dwa semestry studiowałem na EPFL w Lozannie. Korepetycji z matematyki i fizyki udzielałem już w liceum i podczas studiów.

Pierwsza lekcja za darmo

Mam doświadczenie w programowaniu i nauczaniu, ale jeszcze żadnej opinii na tym portalu. Pierwszą lekcję proponuję więc za darmo — poznasz mój sposób pracy i samodzielnie zdecydujesz, czy chcesz kontynuować. Myślę, że to uczciwy początek.

Bez obowiązku kontynuacji, kupowania pakietu czy wystawiania opinii.

Zajęcia online. Pierwsza lekcja: 60 minut bezpłatnie. Kolejne lekcje: 120 zł za 60 minut. Terminy ustalamy indywidualnie.

Napisz, czego chcesz się nauczyć lub z czym utknąłeś. Możesz przesłać zadanie, fragment kodu albo opisać pomysł na projekt — ustalimy, od czego zacząć.