Strojové učení v Pythonu

Unicorn Vysoká škola s.r.o.

Termíny konání kurzu

Zahájení:: 1.1.2026
Ukončení:: 31.12.2026
Místo konání:: Kolbenova 942/38a, 190 00 Praha 9
Cena kurzu:: 22500.00 CZK

Mám zájem o kurz

Přehled:

Unicorn Vysoká škola s.r.o.

Oblast studia:: Interdisciplinární programy a kvalifikace zahrnující přírodní vědy, matematiku a statistiku
Počet kreditů:: 15
Délka kurzu:: 480 hodin
Typ hodnocení:: Seminární práce, Praktické hodnocení, Hodnocený úkol
Jazyk výuky:: čeština

Popis kurzu:

Cílem mikrocertifikace Strojové učení v Pythonu je seznámit studenty se základy programovacího jazyka Python 3 a jeho využitím pro správu, vizualizaci a analýzu dat. Kurz se zaměřuje na teoretické i praktické aspekty programování, včetně implementace lineárního a nelineárního programování. Dále se kurz zaměřuje na základní problematiku strojového učení, včetně nejvíce využívaných algoritmů, a je završen seminářem, kde studenti aplikují své nabyté znalosti při tvorbě vlastních aplikací.

Náplň kurzu:

Kurz začíná seznámením s programovacím jazykem Python, jeho základy a zařazením do kontextu ostatních programovacích jazyků, včetně odlišností napříč operačními systémy. Studenti se naučí pracovat s přirozenými datovými typy, jako jsou listy, tuplly a dictionary, a používat základní moduly (např. numpy a dataframes) pro analýzu dat. Kurz zahrnuje také logické operace, podmínky, cykly, výjimky, matematické operace a uživatelem definované funkce. Studenti budou schopni importovat a exportovat data ve formátech CSV, JSON a dalších datových formátech a vizualizovat data pomocí knihovny matplotlib a dalších grafických knihoven. Další část kurzu se zaměřuje na objektově orientované programování (OOP), tvorbu vlastních tříd a výjimek, a moduly pro lineární a nelineární optimalizaci. Kurz pokračuje definicí strojového učení, jeho fázemi, přístupy a výběrem vhodných algoritmů. Studenti se seznámí s rozhodovacími stromy, lineární regresí, neuronovými sítěmi, shlukováním a redukcí dimenzionality a získají praktické zkušenosti s aplikacemi strojového učení v různých odvětvích.