Data Science (Машинное обучение на Python) [2021]
Фоксфорд
Дарья Короткова
Кому будет полезен курс:
Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения.
Какие знания дает курс:
Программирование на Python Обработка данных Знание основных алгоритмов машинного обучения Знание библиотек для построения моделей машинного обучения Программирование на Python.
Как проходит обучение:
На каждом занятии ученики вместе с преподавателем разбирают новую тему и используют полученные знания для решения прикладных задач.
Модуль 1 - Основы машинного обучения и python
Изучаем основы языка python. Изучаем основы машинного обучения. Изучаем основные функции библиотек для DS: matplotlib, pandas, numpy. Учимся обрабатывать данные. Учимся использовать базовые алгоритмы машинного обучения.
- Основы программирования на языке Python
- Типы переменных
- Списки
- Условные конструкции
- Цикл
- Основы линейной алгебры
- Теория вероятности и статистика
- Основы машинного обучения
- Обработка данных
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
Модуль 2 - Компьютерное зрение (CV)
Познакомимся со сверточными нейросетями. Построим свои модели для классификации изображений. Поработаем с уже готовыми моделями и попробуем их дообучить на своих данных.
Модуль 3 - Обработка естественного языка (NLP)- Обработка изображений
- Сверточные нейронные сети
- Классификация изображений
- Сегментация изображений
- Детекция
- Дообучение моделей
Изучим векторное представление слов. Познакомимся с рекурентными нейронными сетями. Обучим модель для классификации текстов. Поработаем с аудиосигналами. Научим модель классифицировать аудио.
- Обработка естественного языка
- Векторное представление слов
- Семантика
- Классификация текстов
- Рекуррентные нейроные сети
- Машинный перевод
- Обработка аудиосигналов
https://foxford.ru/courses/5246/landing