Cześć, mam na imię Bartosz! Jestem niesamowicie zafascynowany programowaniem i "odczarowywaniem" Sztucznej Inteligencji dla każdego. Moją największą pasją w świecie IT jest Machine Learning, a w szczególności Computer Vision – absolutnie uwielbiam uczyć komputery, jak "widzieć" i rozumieć obrazy! Specjalizuję się w nauczaniu Pythona i Machine Learningu od absolutnych podstaw. Moja metodologia nauczania jest w 100% praktyczna. Zapomnij o suchej, akademickiej teorii i nudnych wykładach!

Tłumaczę skomplikowane algorytmy za pomocą prostych, życiowych analogii (np. porównując logikę AI do pieczenia ciastek czy gry w 20 pytań). Posiadam ustrukturyzowany, autorski kurs, podczas którego piszemy kod razem na żywo, korzystając z Google Colab. Ze mną zbudujesz prawdziwe portfolio projektów: od przewidywania cen mieszkań i wykrywania oszustw bankowych, aż po stworzenie Twojej pierwszej Sztucznej Sieci Neuronowej.

Kurs składa się z 10 zajęć, na nie składa się:

ETAP 1: Solidne fundamenty programisty (Lekcje 1-4)

Zanim wejdziemy w AI, musisz poznać język maszyn.

-Podstawy Pythona (zmienne, instrukcje warunkowe, pętle for i while).

-Zarządzanie ogromnymi danymi (Listy, Krotki i Słowniki).

-Pisanie własnych funkcji, korzystanie z gotowych modułów i zapis do plików.

-Programowanie Obiektowe (OOP): absolutny klucz do zrozumienia, jak zbudowane są nowoczesne biblioteki AI.

ETAP 2: Data Science i analiza danych (Lekcja 5)

Sztuczna Inteligencja żywi się danymi. Nauczysz się je przygotowywać!

-Obsługa biblioteki NumPy do superszybkiej matematyki.

-Pandas – filtrowanie, wyciąganie wniosków i czyszczenie baz danych.

ETAP 3: Machine Learning w praktyce (Lekcje 6-9)

Tutaj zaczyna się prawdziwa magia. Użyjemy najpopularniejszej biblioteki Scikit-Learn.

-Regresja Liniowa: Przewidywanie wartości liczbowych (np. zarobków).

-Algorytm KNN (Klasyfikacja): Kategoryzowanie danych (np. wykrywanie spamu).

-Drzewa Decyzyjne i Lasy Losowe: Jak podejmować decyzje i walczyć z największym wrogiem AI – "Przeuczeniem" modelu.

-Uczenie Nienadzorowane (K-Means): Szukanie ukrytych wzorców w chaosie danych i rysowanie wykresów w Matplotlib.

ETAP 4: Wielki Finał – Sieci Neuronowe (Lekcja 10)

Zrozumiesz logikę działania ludzkiego mózgu przełożoną na kod komputerowy.

-Zbudujesz wielowarstwową sieć neuronową (MLP) i wytrenujesz ją na prawdziwym, historycznym zbiorze danych.