Dla studentów
W każdym semestrze zimowym DeepDive prowadzi autorskie, 10-tygodniowe kursy semestralne tworzone i prowadzone przez członków koła. Programy budujemy sami, dostosowując je do poziomu uczestników i realnych zastosowań. Nasze kursy nastawione są na praktykę. Uczestnicy pracują z kodem, danymi, notebookami i zadaniami rozwijanymi krok po kroku. Każda edycja kończy się projektem praktycznym, który pozwala wykorzystać zdobyte umiejętności w konkretnym problemie - od analizy danych i budowy modelu po stworzenie działającego narzędzia.
Bootcamp AI/ML
Kurs poświęcony uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji. Program prowadzi uczestników od podstaw pracy z danymi do tworzenia własnych modeli predykcyjnych i sieci neuronowych. Podczas kursu uczestnicy poznają pełny proces pracy nad problemem: preprocessing danych, eksploracyjną analizę danych, dobór modelu, trenowanie, walidację, ocenę jakości oraz interpretację wyników. Ważną częścią zajęć jest także rozmowa o błędach, które często pojawiają się w projektach ML - takich jak data leakage, źle dobrane metryki czy brak poprawnej walidacji.
Bootcamp kończy się projektem praktycznym. Podczas ostatniej edycji uczestnicy pracowali na archiwalnym zbiorze konkursowym Scania APS Failure, dotyczącym przewidywania awarii w systemach pojazdów ciężarowych. Po zbudowaniu modelu porównali jego wynik z opublikowanymi rezultatami konkursu, osiągając poziom odpowiadający czołówce najlepszych rozwiązań! To dobry przykład praktycznego zastosowania ML: uczestnicy musieli nie tylko dobrać model, ale też zrozumieć dane, przygotować zbiór, dobrać odpowiednie metryki i uwzględnić koszt błędnych decyzji, który w takim problemie ma realne znaczenie biznesowe.
Python od podstaw
Kurs dla osób, które chcą rozpocząć naukę programowania od podstaw. Skierowany przede wszystkim do studentów, doktorantów i osób spoza kierunków typowo informatycznych, które chcą nauczyć się wykorzystywać Pythona w nauce, projektach, analizie danych lub automatyzacji codziennej pracy. Program prowadzi uczestników krok po kroku: od podstaw składni, zmiennych, typów danych, instrukcji warunkowych i pętli, przez funkcje, struktury danych, pracę z plikami i obsługę błędów, aż po podstawy programowania obiektowego, klasy oraz korzystanie z bibliotek.
W dalszej części kursu uczestnicy poznają także praktyczne zastosowania Pythona, m.in. pracę z danymi, proste analizy, wizualizacje i tworzenie narzędzi rozwiązujących konkretne problemy. Zajęcia są prowadzone praktycznie - uczestnicy od początku piszą kod, rozwiązują zadania i stopniowo budują coraz bardziej złożone programy. Nie chodzi tylko o poznanie składni, ale o nauczenie się logicznego myślenia, dzielenia problemu na mniejsze części i samodzielnego szukania rozwiązań.
Kurs kończy się projektem praktycznym. Podczas ostatniej edycji doktorantki z Wydziału Biologii stworzyły program do układania kolokwiów gotowych do druku - z automatycznym doborem pytań i sprawiedliwym podziałem zestawów. To dobry przykład tego, jak znajomość podstaw Pythona może szybko przełożyć się na narzędzie realnie ułatwiające pracę akademicką. Zależy nam, żeby uczestnicy po kursie nie tylko „znali składnię”, ale potrafili samodzielnie wykorzystać Pythona do rozwiązywania własnych problemów.
