Machine Learning with Python
AI Academy
-
Unlock the Power of Machine Learning with Python
Εισέλθετε σε έναν από τους πιο καινοτόμους και ραγδαία αναπτυσσόμενους τομείς της τεχνολογίας με το ολοκληρωμένο πρόγραμμα Μηχανικής Μάθησης. Το πρόγραμμα αυτό, χωρισμένο σε δύο ενότητες, έχει σχεδιαστεί ώστε να ανταποκρίνεται τόσο στις ανάγκες αρχάριων που κάνουν τα πρώτα τους βήματα, όσο και έμπειρων προγραμματιστών που θέλουν να εμβαθύνουν τις γνώσεις τους.
Είτε επιθυμείτε να ξεκινήσετε το ταξίδι σας στον κόσμο της Τεχνητής Νοημοσύνης, είτε να ενισχύσετε τις υπάρχουσες δεξιότητές σας, το πρόγραμμα αυτό θα σας εξοπλίσει με τα απαραίτητα εργαλεία, τεχνικές και αυτοπεποίθηση για να ξεχωρίσετε σε ένα data-driven περιβάλλον.
Η δομή του περιλαμβάνει δύο εντατικές ενότητες, με συνολική διάρκεια περίπου τέσσερις μήνες (90 ώρες). Πάνω από το 80% του μαθήματος επικεντρώνεται σε πρακτικές ασκήσεις, coding challenges και projects βασισμένα σε πραγματικά δεδομένα, αξιοποιώντας κορυφαία εργαλεία λογισμικού και βιβλιοθήκες Python. Με αυτόν τον τρόπο, η θεωρία συνδυάζεται άμεσα με την πράξη, ενισχύοντας την κατανόηση και την εφαρμογή των εννοιών.
Κατά τη διάρκεια του προγράμματος, οι συμμετέχοντες καλύπτουν όλο τον κύκλο της μηχανικής μάθησης: από την προετοιμασία και ανάλυση δεδομένων έως την εκπαίδευση, αξιολόγηση, βελτιστοποίηση και ανάπτυξη μοντέλων. Παράλληλα, έρχονται σε επαφή με πιο προχωρημένες μεθόδους όπως το deep learning και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, που βρίσκονται στο επίκεντρο των σημερινών εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης.
Με την καθοδήγηση έμπειρων εκπαιδευτών και τη συμμετοχή σε συνεργατικό περιβάλλον μάθησης, θα αποκτήσετε ουσιαστικές δεξιότητες, θα αναπτύξετε projects που θα εμπλουτίσουν το επαγγελματικό σας portfolio και θα είστε έτοιμοι να διεκδικήσετε νέες ευκαιρίες σε τομείς όπως η ανάπτυξη λογισμικού, η επιστήμη δεδομένων και η έρευνα στην AI.
Τι θα διδαχθείτε
1η ενότητα: Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση με την Χρήση Python (45 ώρες)
Γνωρίστε τις βασικές έννοιες της μηχανικής μάθησης με τη χρήση της Python, καλύπτοντας θέματα όπως η προ-επεξεργασία δεδομένων, η εκπαίδευση μοντέλων και η αξιολόγηση. Αποκτήστε πρακτική εμπειρία μέσα από ασκήσεις που θα χτίσουν μια στέρεη βάση για την κατανόηση αλγορίθμων και των εφαρμογών τους.
2η ενότητα: Προηγμένη Μηχανική Μάθηση με Python (45 ώρες)
Αναβαθμίστε τις δεξιότητές σας και εμβαθύνετε σε τεχνικές αιχμής στη μηχανική μάθηση, εξερευνώντας θέματα όπως η βαθιά μάθηση, η ενισχυτική μάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Συνεργαστείτε με επαγγελματίες του χώρου και αντιμετωπίστε πραγματικές προκλήσεις, βελτιώνοντας τη δυνατότητά σας να αναπτύσσετε προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης με τη χρήση της βιβλιοθήκης Python.
| Ημέρες και Ώρες | Ημ/νία Έναρξης | Ημ/νία Λήξης | Ώρες ανά εβδομάδα |
|---|---|---|---|
| Δευτέρα & Τετάρτη 19:00-22:00 | 09/02/2026 | 10/06/2026 | 6 |
Δείτε το flyer του προγράμματος
Αναλυτική Διδακτέα Ύλη
Το πρόγραμμα καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων, από τις βασικές βιβλιοθήκες στην Python για την μηχανική μάθηση έως τις προηγμένες έννοιες, όπως τα νευρωνικά δίκτυα και τα συστήματα σύστασης. Παρέχει μια ολοκληρωμένη κατανόηση των βασικών πτυχών της μηχανικής μάθησης και των πρακτικών εφαρμογών της.
Βιβλιοθήκες που προσφέρει η Python για χειρισμό, προ-επεξεργασία και οπτικοποίηση δεδομένων (NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn)
- Ποια είναι η πλήρης διαδικασία που πρέπει κάποιος να ακολουθήσει για να δημιουργήσει μια εφαρμογή μηχανικής μάθησης
- Πως και γιατί πρέπει να επεξεργαστούμε τα δεδομένα προτού τα δώσουμε σε έναν αλγόριθμο μηχανικής μάθησης και πως αντιμετωπίζουμε ελλιπή δεδομένα
- Dimensionality Reduction, Feature Extraction & Selection
- Ποιοι είναι οι διάφοροι τύποι αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης και πότε χρησιμοποιούμε τον καθένα
- Supervised learning
- Regression: Simple linear, polynomial, LASSO κλπ.
- Classification: KNN, Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines
- Ensemble learning
- Unsupervised learning
- Clustering: K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, Density-Based Clustering
- Semi-supervised learning
- Reinforcement learning
- Αξιολόγηση μοντέλων μηχανικής μάθησης (train-test-split, cross validation, r2 score, accuracy, overfitting vs. undefitting, confusion matrix)
- Τι είναι τα recommender συστήματα και πως λειτουργούν: Collaborative Filtering και Content-Based Recommendation
- Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα και η βαθιά μάθηση (παρουσίαση)
Σε ποιους απευθύνεται
Το πρόγραμμα Machine Learning with Python" σχεδιάστηκε για ευρύ κοινό με διάφορα επίπεδα εμπειρίας σε προγραμματισμό και ποικίλα ενδιαφέροντα στη μηχανική μάθηση:
1Αρχάριοι Προγραμματιστές:
Άτομα με βασικές γνώσεις προγραμματισμού ή νέους στην Python.
Όσοι ενδιαφέρονται να κατανοήσουν τις βασικές έννοιες της μηχανικής μάθησης και την εφαρμογή τους με χρήση της Python.
Ενδιάμεσοι Προγραμματιστές:
Προγραμματιστές που είναι εξοικειωμένοι με την Python και θέλουν να εμβαθύνουν στην κατανόηση των εννοιών της μηχανικής μάθησης.
Άτομα που θέλουν να αποκτήσουν πρακτική εμπειρία στη δημιουργία και αξιολόγηση μοντέλων μηχανικής μάθησης.
- Επιστήμονες Δεδομένων και Αναλυτές: Επαγγελματίες που εργάζονται με δεδομένα και θέλουν να επεκτείνουν το σύνολο δεξιοτήτων τους για να περιλαμβάνει τη μηχανική μάθηση με χρήση της Python. Αυτοί που αναζητούν πρακτικές γνώσεις για την υλοποίηση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε πραγματικά σύνολα δεδομένων.
- Προγραμματιστές Λογισμικού: Προγραμματιστές που ενδιαφέρονται να ενσωματώσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης στις εφαρμογές τους με χρήση της Python. Άτομα που θέλουν να εξερευνήσουν προηγμένες έννοιες μηχανικής μάθησης για να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ανάπτυξη λογισμικού.
- Επιχειρηματίες και Επαγγελματίες Πληροφορικής: Υπεύθυνοι αποφάσεων και επαγγελματίες από μη τεχνικό υπόβαθρο που επιθυμούν μια συνολική επισκόπηση της μηχανικής μάθησης με τη χρήση της Python. Αυτοί που θέλουν να κατανοήσουν τις δυνατότητες και τις εφαρμογές της μηχανικής μάθησης στον κλάδο τους.
- Όσοι Ενδιαφέρονται για Προηγμένη Μηχανική Μάθηση: Άτομα με στερεές γνώσεις στη μηχανική μάθηση που θέλουν να εξερευνήσουν προηγμένα θέματα και να παρακολουθήσουν τις τελευταίες εξελίξεις.
Χρειάζεσαι περισσότερες πληροφοριες?
Καλάθι αγορών ({{count}})
-
{{item.Title}}{{item.Description}}Τιμή: {{item.Price}}Ποσότητα: {{item.Quantity}}
