Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning για αρχάριους και προχωρημένους. Μάθετε πώς να αναπτύσσετε μοντέλα machine learning και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Πολύ αναλυτικό μάθημα που με βοήθησε να εξελίξω τις γνώσεις μου στο αντικείμενο.
Περιγραφή
Python για AI: από τα δεδομένα στο μοντέλο
Προχωρημένο μάθημα Python, εστιασμένο αποκλειστικά στο AI και machine learning: βιβλιοθήκες, επεξεργασία δεδομένων και εκπαίδευση μοντέλων. Δουλεύουμε πάνω σε πραγματικά datasets, από την προεπεξεργασία μέχρι την αξιολόγηση ενός μοντέλου.
Για φοιτητές και ερευνητές
Αν χρειάζεσαι machine learning για διπλωματική ή έρευνα, δουλεύουμε πάνω στα δικά σου δεδομένα, με έμφαση στη σωστή μεθοδολογία, όχι μόνο στον κώδικα.
Για developers και data professionals
Αν θέλεις να περάσεις από τη Python στο machine learning, χτίζουμε σταδιακά τις βάσεις: NumPy, pandas, scikit-learn, μέχρι το πρώτο σου πλήρες μοντέλο.
Τι χρειάζεται να γνωρίζεις ήδη
Χρειάζεται βασική άνεση με Python (μεταβλητές, συναρτήσεις, βρόχοι). Δεν χρειάζεται προηγούμενη εμπειρία με machine learning — τα καλύπτουμε από την αρχή.
Πες μου αν έχεις ήδη ένα dataset ή πρόβλημα στο μυαλό σου, ώστε να δουλέψουμε πάνω σε αυτό από την αρχή.
Δομή Μαθημάτων
Θεωρία και Πρακτική: Τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning χωρίζονται σε θεωρία και εργαστήριο. Παρέχεται πληθώρα ασκήσεων για αυτοεκπαίδευση, υποστηριζόμενες από σύγχρονο ψηφιακό υλικό.
Θα μάθετε πώς να βελτιώνετε τις δεξιότητές σας στο αντικείμενο αυτό μέσα από πραγματικά σύγχρονα παραδείγματα και projects.
Πλεονεκτήματα
Να προετοιμάζεις δεδομένα σωστά για machine learning
Μαθαίνεις καθαρισμό, μετασχηματισμό και προεπεξεργασία δεδομένων με pandas και NumPy — το βήμα που καθορίζει την ποιότητα κάθε μοντέλου.
Να εκπαιδεύεις και να αξιολογείς μοντέλα
Δουλεύεις με scikit-learn για να εκπαιδεύσεις μοντέλα ταξινόμησης ή παλινδρόμησης, και μαθαίνεις να αξιολογείς σωστά την απόδοσή τους.
Να βελτιώνεις μοντέλα με feature engineering και ensemble methods
Εξοικειώνεσαι με τεχνικές που κάνουν πραγματική διαφορά στην απόδοση, πέρα από το βασικό μοντέλο.
Να καταλαβαίνεις τι κάνει ένα μοντέλο, όχι μόνο πώς το τρέχεις
Εξηγούμε τη λογική πίσω από τους αλγορίθμους, ώστε να επιλέγεις σωστά εργαλείο για κάθε πρόβλημα.
Να προετοιμάζεις ένα μοντέλο για πραγματική χρήση
Μαθαίνεις να αποθηκεύεις και να φορτώνεις ένα εκπαιδευμένο μοντέλο, έτοιμο να χρησιμοποιηθεί εκτός notebook.
Να συνδέεις τη μελέτη με ένα πραγματικό πρόβλημα
Δουλεύουμε πάνω σε ένα πραγματικό dataset — δικό σου ή προτεινόμενο — μέχρι ένα ολοκληρωμένο μοντέλο.
Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning Προσαρμοσμένα στις Ανάγκες σας — Online, Πανελλαδικά
Είτε είστε αρχάριος είτε έχετε ήδη εμπειρία, τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning είναι εξατομικευμένα στον δικό σας ρυθμό μάθησης και τους στόχους σας, από την κατανόηση των βασικών εννοιών έως την ανάπτυξη σύνθετων projects.
Παρακολουθείτε online σε πραγματικό χρόνο, από την άνεση του χώρου σας, διαθέσιμα σε κάθε γωνιά της Ελλάδας.
Παρέχω συνεχή υποστήριξη με εργαστήρια, ασκήσεις και ψηφιακούς πόρους για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας και να είστε πάντα ένα βήμα μπροστά στην επαγγελματική ή ακαδημαϊκή σας εξέλιξη.
Πιστοποιητικό & Υποστήριξη Επαγγελματικής Ανάπτυξης
Με την ολοκλήρωση των μαθημάτων: Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning, παρέχεται πιστοποιητικό ολοκλήρωσης (μάθημα και ώρες) που μπορεί να εμπλουτίσει το επαγγελματικό σας προφίλ.
Προσφέρεται επίσης υποστήριξη στη δημιουργία επαγγελματικού βιογραφικού που θα σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε στην αγορά εργασίας.
Curriculum
NumPy και pandas: επεξεργασία δεδομένων
Δουλεύεις με arrays και DataFrames, τα βασικά εργαλεία κάθε pipeline machine learning σε Python.
Εξερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA)
Μαθαίνεις να εξερευνάς ένα dataset πριν το μοντελοποιήσεις: κατανομές, ελλείψεις, ακραίες τιμές.
Feature engineering
Δημιουργείς και μετασχηματίζεις μεταβλητές, ώστε το μοντέλο σου να μαθαίνει καλύτερα από τα δεδομένα.
Εισαγωγή στο scikit-learn
Εκπαιδεύεις τα πρώτα σου μοντέλα ταξινόμησης και παλινδρόμησης, κατανοώντας τη ροή εκπαίδευσης.
Ensemble methods: Random Forest και boosting
Γνωρίζεις τεχνικές που συνδυάζουν πολλά απλά μοντέλα σε ένα πιο ισχυρό.
Αξιολόγηση και βελτίωση μοντέλων
Μαθαίνεις μετρικές απόδοσης και τεχνικές όπως cross-validation, ώστε να ξέρεις αν το μοντέλο σου πραγματικά δουλεύει.
Αποθήκευση και χρήση ενός εκπαιδευμένου μοντέλου
Μαθαίνεις να αποθηκεύεις ένα μοντέλο και να το φορτώνεις ξανά, έτοιμο για χρήση εκτός notebook.
Το δικό σου project machine learning
Συνδυάζεις όσα έμαθες σε ένα πλήρες project, από τα ακατέργαστα δεδομένα μέχρι το τελικό μοντέλο.
Μικρό λεξικό AI & Machine Learning
- Dataset
- Το σύνολο δεδομένων πάνω στο οποίο εκπαιδεύεται και αξιολογείται ένα μοντέλο.
- Overfitting
- Όταν ένα μοντέλο μαθαίνει υπερβολικά καλά τα δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά αποδίδει άσχημα σε νέα δεδομένα.
- Feature
- Ένα χαρακτηριστικό ή μεταβλητή που χρησιμοποιεί ένα μοντέλο για να κάνει προβλέψεις.
- Cross-validation
- Τεχνική αξιολόγησης ενός μοντέλου σε πολλαπλά υποσύνολα δεδομένων, για πιο αξιόπιστα αποτελέσματα.
- Παλινδρόμηση / Ταξινόμηση
- Δύο βασικοί τύποι προβλημάτων machine learning: πρόβλεψη αριθμητικής τιμής ή πρόβλεψη κατηγορίας.
- Ensemble method
- Τεχνική που συνδυάζει πολλά μοντέλα σε ένα, συνήθως πιο ακριβές αποτέλεσμα.
- Hyperparameter
- Ρύθμιση ενός μοντέλου που ορίζεται πριν την εκπαίδευση, όχι μαθαίνεται από τα δεδομένα.
Συχνές Ερωτήσεις
Πόσο διαρκεί κάθε μάθημα;
Ποιο είναι το κόστος ανά ώρα μαθήματος;
Υπάρχει δυνατότητα ομαδικών μαθημάτων;
Σε ποιο επίπεδο απευθύνεται;
Τι θεματικές/τεχνολογίες καλύπτονται;
Ποιος είναι ο εκπαιδευτής;
Πώς ξεκινάω;
Ομαδικά μαθήματα (max άτομα: 4)
Τα Ομαδικά Ιδιαίτερα Μαθήματα Πληροφορικής συνδυάζουν την ευελιξία ενός ιδιαίτερου με το πλεονέκτημα της συνεργατικής μάθησης.
Εάν έχεις φίλους, συμφοιτητές ή συναδέλφους με παρόμοιους στόχους, είναι φρόνιμο να οργανωθείτε οι ίδιοι σε ομάδα 2 έως 4 ατόμων.
Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να επωφεληθείτε από σημαντικές εκπτώσεις στο κόστος των μαθημάτων, ενώ παράλληλα διατηρείτε την εξατομικευμένη προσέγγιση που προσφέρει ένα ιδιαίτερο μάθημα.
Η ομαδική μάθηση ενισχύει την κατανόηση μέσω της ανταλλαγής ιδεών και της συνεργασίας σε πρακτικές ασκήσεις, δημιουργώντας ένα υποστηρικτικό περιβάλλον που προάγει την επιτυχία όλων των συμμετεχόντων.
Ανάλογα με το κόστος του μαθήματος οι εκπτώσεις που ισχύουν είναι:
• 2 άτομα (έως 14% έκπτωση στο κόστος της ώρας ανά συμμετοχή)
• 3 ή 4 άτομα (έως 31% έκπτωση στο κόστος της ώρας ανά συμμετοχή)
Οικονομική Σύγκριση Ομαδικών Μαθημάτων
Παράδειγμα: για: Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning με κόστος μαθήματος 35 € / ώρα:
| Μέγεθος Ομάδας | Τιμή ανά άτομο/ώρα | Όφελος Εκπαιδευόμενου vs 1‑1 | Προπληρωμή 10 ωρών |
|---|---|---|---|
| 1 άτομο (ιδιαίτερο) | 35 € | — | 350 € |
| 2 άτομα | 30 € | – 14% | 300 € |
| 3 άτομα | 24 € | – 31% | 240 € |
| 4 άτομα | 24 € | – 31% | 240 € |
Μαρτυρίες εκπαιδευόμενων
Ευχαριστώ θερμά τους παρακάτω μαθητές μου αλλά και συνολικά όλους τους εκπαιδευόμενους, για τα θετικά τους σχόλια και την εμπιστοσύνη τους.
Για όσους εκπαιδευόμενους έχουμε ολοκληρώσει μαθήματα μαζί, μπορείτε να αφήσετε την αξιολόγησή σας στο Google:
Αφήστε την αξιολόγησή σαςΠολύ κάλος Δάσκαλος με ωραιες ιδέες αφήνοντας τους μαθητές να διαλέγουν θέματα που τους αρέσουν και μέσα απο αυτό να μαθαίνουν. Με υπομονή κάθεται πάνω απο κάθε έναν μαθητή σε οποίο πρόβλημα έχει, νομίζω ενα απο τα πιο θετικά πράγματα πανω σε εναν καθηγητή η υπομονή ..!! Με λιγα λογια ο Κ.Κωνσταντινος ειναι ενας πολυ καλος καθηγητης
Αρχικά εξαιρετικός άνθρωπος και ύστερα όλα τα υπόλοιπα. Πολύ καλός καθηγητής αν έχεις όρεξη να γνωρίσεις και να μπεις στον κόσμο του προγραμματισμού μπορεί να σε βοηθήσει να το καταφέρεις. Ειλικρινά ότι μάθημα και να κάνει κάποιος μετράει το κάθε λεπτό γιατί ο δάσκαλος έχει όρεξη και διάθεση να σε βάλει σε αυτόν τον κόσμο που λέγεται προγραμματισμός!
