🎓 Ścieżka kariery

Zawód Machine Learning Specialist

Projektuj i wdrażaj modele uczenia maszynowego

Dziś sieci neuronowe brzmią dla Ciebie jak czarna magia. Za kilka miesięcy sam będziesz projektować architektury, trenować modele i wdrażać je tak, żeby realnie działały na produkcji – nie tylko w notebooku.

48 lekcji w 6 modułach Zaczynamy od podstaw – bez wymagań wstępnych Elektroniczny podręcznik w komplecie Wsparcie na Discordzie Certyfikat ukończenia Prowadzi praktyk z 15-letnim doświadczeniem

Dowiedz się więcej o kursie Zobacz program

Rozpoznajesz siebie?

Zanim zaczniesz – sprawdź, czy to Twoja historia

Deep learning brzmi jak inny język

Backpropagation, gradient descent, epoki – każdy artykuł wygląda, jakby był napisany dla kogoś mądrzejszego niż Ty. Nie jest.

Model działa w notebooku i umiera na produkcji

Masz świetny wynik na danych testowych, a potem nikt nie wie, jak to wdrożyć – znajome?

Za dużo narzędzi, za mało czasu

TensorFlow czy PyTorch? Docker czy coś innego? Ekosystem rośnie szybciej, niż zdążysz się nauczyć.

Sprawdź dopasowanie

Dla kogo jest ten kurs?

Ten kurs jest dla Ciebie, jeśli:

Masz doświadczenie w Pythonie i chcesz pójść w stronę AI
Chcesz rozumieć, jak naprawdę działają modele, nie tylko je używać
Interesuje Cię praca na styku badań i inżynierii
Fascynuje Cię, jak maszyny uczą się na podstawie danych
Chcesz iść dalej niż podstawowe modele klasyfikacyjne

To (jeszcze) nie dla Ciebie, jeśli:

Zaczynasz naukę programowania od zera
Szukasz kursu bez matematyki i statystyki w tle
Wolisz pracę z gotowymi rozwiązaniami niż budowanie własnych
Szukasz kursu bez żadnej pracy z kodem
Oczekujesz gotowych modeli zamiast samodzielnego budowania

Twoja nowa rola

Czym zajmuje się Machine Learning Specialist?

Projektuje architektury, które faktycznie radzą sobie z realnymi danymi
Zamienia eksperyment w notebooku w działający produkt
Wie, kiedy prosty model wystarczy, a kiedy potrzeba głębokiej sieci
Dba o to, żeby model nie tylko działał, ale i się nie psuł
Rozmawia równie swobodnie z badaczami, co z inżynierami produkcji

Wchodzisz w jedną z najbardziej perspektywicznych specjalizacji w całym IT

Zarabiasz na poziomie, który w innych specjalizacjach wymaga lat dodatkowego doświadczenia

Pracujesz na styku badań i inżynierii – nigdy nie jest nudno

Twój model może realnie wpływać na produkt używany przez miliony ludzi

Rozwijasz się w tempie branży, która nigdy nie stoi w miejscu

Zamieniasz strach przed matematyką w konkretną, praktyczną umiejętność

Uczysz się na frameworkach, których naprawdę używają zespoły produkcyjne, nie akademickich przykładach

Twoje CV zyskuje słowo, które dziś otwiera najwięcej drzwi w rekrutacji: „ML”

Wolność wyboru

Jak wygląda Twoja praca

Praca zdalna

Zespoły ML pracują zdalnie i rozproszenie na całym świecie – lokalizacja przestaje być ograniczeniem

Praca wynikowa

Liczy się działający model, nie czas spędzony przy biurku

Ogromny popyt

Specjaliści ML należą do najbardziej poszukiwanych profili w całej branży technologicznej

Jedne z najwyższych stawek

Wynagrodzenia w ML należą do najwyższych w IT – i to już na starcie kariery

Pakiet kompetencji

Czego się nauczysz?

Same narzędzia to za mało – dajemy Ci też umiejętności, dzięki którym realnie wykorzystasz je w pracy.

Hard skills

Twardo, konkretnie, do CV

Python

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Docker

Narzędzia MLOps

Soft skills

To one decydują, czy dostaniesz pracę

Precyzja i cierpliwośćDebugowanie modelu to maraton, nie sprint

Myślenie systemoweWidzisz cały cykl życia modelu, nie tylko trening

Komunikacja technicznaTłumaczysz architekturę sieci zespołowi nietechnicznemu

Odporność na porażkiModel, który nie działa za pierwszym razem, to standard, nie wyjątek

Ciągłe eksperymentowanieTestujesz, mierzysz i poprawiasz – w kółko

✨ Zanim zobaczysz szczegóły

Czego nauczysz się na kursie

Krótko, konkretnie, bez lania wody – tak wygląda Twoja nowa wiedza w praktyce

Projektowanie sieci neuronowych bez owijania w bawełnę

TensorFlow i PyTorch jak własna kieszeń

Trenowanie modeli, które faktycznie działają na nowych danych

Wdrażanie modelu z notebooka na produkcję

Debugowanie tam, gdzie inni się poddają

Model z działającym API, który pokażesz na rozmowie o pracę

📚 Program kursu

Pełny program w 6 modułach

48 lekcji krok po kroku – od podstaw po specjalizację i projekt końcowy.

1Rola ML Specialist / ML Engineer w zespole AI
2Matematyczne podstawy ML – algebra liniowa i rachunek prawdopodobieństwa w praktyce
3Python i biblioteki ML – NumPy, pandas, scikit-learn
4Rodzaje uczenia maszynowego – nadzorowane, nienadzorowane, ze wzmocnieniem
5Budowa i trening pierwszego modelu klasyfikacyjnego
6Sieci neuronowe – architektura i działanie
7Frameworki deep learning – TensorFlow i PyTorch w porównaniu
8Środowisko pracy ML – GPU, notebooki, eksperymenty

1Jak działa dzisiejsza sztuczna inteligencja – podstawy bez tajemnic
2Dane jako fundament AI – skąd je brać i jak ocenić ich jakość
3Statystyka dla praktyków – to, co naprawdę przyda się w pracy z danymi
4Środowisko pracy z danymi i AI – narzędzia, które ułatwiają życie
5Wizualizacja danych – jak pokazywać liczby, żeby mówiły prawdę
6Modele predykcyjne w praktyce – jak AI przewiduje i klasyfikuje
7Duże modele językowe – jak z nich korzystać w codziennej pracy
8Etyka i bezpieczeństwo danych w erze AI

1Sztuka rozmowy z AI – jak formułować polecenia, by dostać to, czego potrzebujesz
2Najpopularniejsze narzędzia AI w praktyce – przegląd i zastosowania
3Automatyzacja bez kodowania – przegląd narzędzi no-code/low-code
4Łączenie AI z własnymi narzędziami i procesami
5Agenci AI – jak automatyzują powtarzalne zadania
6AI jako wsparcie w pracy z danymi na co dzień
7Budowa własnych asystentów AI pod konkretne potrzeby
8Bezpieczne korzystanie z AI w pracy

1Gdzie w firmie szukać potencjału do automatyzacji
2Czy to się opłaca – prosty rachunek kosztów i korzyści wdrożenia AI
3Jak prowadzić projekt wdrożenia AI – etapy i ryzyka
4AI a istniejące narzędzia firmy – jak to połączyć
5Wdrażanie zmiany w zespole bez oporu
6Jak mierzyć efekty wdrożenia
7Czego uczą nas realne wdrożenia AI – studia przypadków
8Warsztat: zaprojektuj własne wdrożenie AI

1Prawo i AI – co musisz wiedzieć (AI Act, RODO, odpowiedzialność)
2Bezpieczeństwo i prywatność danych w projektach AI
3Jak budować strategię AI dla organizacji
4Rola lidera w transformacji AI
5Najczęstsze błędy przy wdrażaniu AI i jak ich unikać
6Kierunki rozwoju AI – co nadchodzi
7Budowanie własnej marki eksperckiej w obszarze AI
8Sesja pytań i odpowiedzi z prowadzącym

1Zaawansowane architektury sieci – CNN, RNN, Transformery
2Fine-tuning modeli i transfer learning
3MLOps – wdrażanie, monitorowanie i wersjonowanie modeli
4Optymalizacja modeli – hyperparameter tuning, regularyzacja
5Skalowanie treningu i praca z dużymi zbiorami danych
6Projekt: budowa i wdrożenie modelu ML od zera do API
7Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej ML Engineer
8Podsumowanie i dalszy rozwój w uczeniu maszynowym

48 lekcji w 6 modułach

Społeczność i wsparcie na Discordzie

Projekt końcowy do portfolio

Certyfikat PDF ukończenia kursu

💻 Twoje centrum nauki

Wszystko w jednym miejscu

Kurs prowadzimy na żywo, online – uczysz się w czasie rzeczywistym i wchodzisz w bezpośrednią interakcję z prowadzącym. Każde spotkanie, materiały i zadania trafiają jednak na Twoją dedykowaną platformę e-learningową, więc zawsze masz do nich dostęp – także po zakończeniu kursu.

24/7

Platforma z materiałami dostępna całą dobę

Zajęcia odbywają się na żywo według harmonogramu, ale nagrania z każdego spotkania, materiały, testy i zadania czekają na platformie zawsze wtedy, kiedy Tobie pasuje – rano, wieczorem, w weekend.

Materiały do lekcji

Uporządkowane slajdy i notatki do każdego modułu.

Testy wiedzy

Krótkie testy po modułach – wiesz, co już umiesz.

Nagrania ze spotkań

Zajęcia są na żywo, ale nagranie z każdego spotkania trafia na platformę – nic nie przepada.

Prace domowe

Praktyczne zadania z informacją zwrotną.

Narzędzia i środowisko

Wiesz, jakich narzędzi używamy i jak krok po kroku przygotować swoje środowisko pracy, zanim zaczniesz pierwszą lekcję.

Społeczność i wsparcie 24/7

Pytania zadajesz na bieżąco na Discordzie – w trakcie kursu nie zostajesz sam z żadnym problemem.

Twój prowadzący

Ucz się od praktyka

Wiedza zdobyta w realnych projektach dla największych firm – teraz dostępna dla Ciebie

Świetny dydaktyk

★★★★★

Przemysław Bykowski

Architekt IT • Naukowiec AI • Trener

Architekt IT z ponad 15-letnim doświadczeniem projektowym oraz naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją, który na co dzień projektuje i wdraża systemy automatyzacji w środowiskach produkcyjnych. Przekształca złożone wyzwania technologiczne w realne oszczędności i efektywność biznesową. Od 2014 roku dzieli się wiedzą jako trener i wykładowca na uczelniach publicznych – prowadził też szkolenia za granicą, m.in. w Wielkiej Brytanii, na Łotwie, w Estonii i Norwegii. Jako zawodowy mówca i były prezes klubu mówców i liderów Toastmasters potrafi tłumaczyć nawet najbardziej złożone zagadnienia w sposób prosty i angażujący.

Ponad 10 000 zadowolonych uczestników – oceny mówią same za siebie

Tysiące godzin szkoleń technicznych oraz doświadczenie wykładowcy akademickiego, połączone z naturalnym talentem do przekazywania wiedzy, przekładają się na umiejętność prostego tłumaczenia nawet złożonych zagadnień. Wieloletnia praca przy realnych projektach IT sprawia, że omawiane tematy zawsze osadzone są w praktyce, a uczestnicy dostają konkretne, użyteczne rozwiązania.

Ekspert

Projektowania skalowalnych systemów informatycznych

10 000+

Przeszkolonych specjalistów i menedżerów IT

Autor

3 cenionych przez czytelników książek branżowych

15+ lat

Doświadczenia w branży IT

11 lat

Jako trener ekspert i wykładowca na uczelniach publicznych (od 2014)

5 krajów

Szkolenia prowadzone m.in. w UK, na Łotwie, w Estonii i Norwegii

„Trudne zagadnienia tłumaczy prosto, na praktycznych przykładach – nauka jest skuteczna i po prostu przyjemna."

„Ogrom wiedzy i doświadczenia, a do tego spokojny, konkretny sposób tłumaczenia – dokładnie tak powinno się uczyć programowania."

„Szkolenia są luźne, ale profesjonalne. Nawet gdy temat jest trudny, Przemek prowadzi krok po kroku i wszystko staje się jasne."

„Świetny trener – duża interakcja na webinarach i realna pomoc. Skomplikowane rzeczy robią się proste."

Pozostałe opinie i rekomendacje dostępne na LinkedIn ↗

Pytania i odpowiedzi

Zanim zapytasz

Nie – program zaczyna się od podstaw w module wprowadzającym. Jeśli masz już jakieś doświadczenie, po prostu szybciej przejdziesz przez fundamenty i skupisz się na praktyce.

Materiały są dostępne w Twoim tempie – większość uczestników poświęca 3–5 godzin tygodniowo, ucząc się wieczorami lub w weekendy.

Masz dostęp do społeczności na Discordzie, gdzie możesz zadawać pytania w trakcie całego kursu – nikt nie zostaje z problemem sam.

Tak – po ukończeniu kursu Zawód Machine Learning Specialist otrzymujesz certyfikat PDF oraz podręcznik ze wszystkimi materiałami do zachowania na zawsze.

Nasz konsultant skontaktuje się z Tobą, odpowie na pytania i pomoże ustalić najlepszy termin startu – bez zobowiązań.