Машинне навчання-спосіб Самонавчання машини шляхом проб і помилок. Його застосовують в самих різних галузях, як важка промисловість, так і в криптовалюта. Машинне навчання та нейронні мережі дуже популярні на сьогоднішній день. Даний курс допоможе почати створення власного і самонавчального штучного інтелекту. Студенти отримають фундаментальний досвід фахівця на рівні середнього і глибше познайомляться з нейронними мережами.
чого чекати від курсу?
****
- 4 місяці постійної роботи
- Робота над 6 різними проектами та завданнями
- дипломна робота, яку не соромно вкласти в своє портфоліо
- середня зарплата 140 000 рублів на посаді молодший-спеціаліста
- допомога в знаходженні кар'єри, складання резюме та підготовка до співбесіди
****
- вирішувати проблему наука про дані. Вміти знаходити правильний алгоритм.
- підбирати алгоритм до конкретної задачі. Знаходити оптимальний варіант.
- використовувати бібліотеку навчися у своїй роботі.
- оцінювати роботу штучного інтелекту.
- складати звіти по виконаній роботі
1 РОЗДІЛ . Створення моделі
****
- знайомство з бібліотекою Sclearn;
- розбір всіх алгоритмів;
- побудова дерева рішень;
- оцінка роботи нейронів. Перенавчання;
- Лабораторна робота;
****
- складання плану роботи;
- написання звіту;
- Оцінка бізнесу;
- управління наука про дані проектами;
****
- побудова рекомендаційної системи;
- Використання користувальницький;
- гібридні алгоритми;
****
- робота з картинками;
- розпізнавання тексту і об'єкта на зображенні;
- знаходження схожих картинок;
- конкуруючі мережі;
- використання нейронних мереж;
****
- різні види аналізу;
- LSA, LDA, HDP;
- генерація тексту;
- створення простих чат-ботів;
- дерева залежностей;
****
- ГАРЧ і Аріма;
- Робота з часовими рядами;
- підбір алгоритмів;
Закріплення навичок і робота над реальними замовленнями компаній. Пошук оптимального алгоритму, робота в команді.
дипломна робота
Кожен студент працює самостійно над своєю дипломною роботою. Вибір теми залишається за студентом, проте викладачі готові підказати реальний кейс.
кому підійде даний курс?
Математикам, які бажають знайти застосування математичних знань в новій сфері.
аналітикам, які бажають підвищити свій кар'єрний статус.
розробникам, які бажають перейти в нову область і знайти нові джерела заробітку.
що потрібно знати і вміти студентам?
****
- впевнено володіти однією з мов програмування;
- добре знати математичну базу;
В'ячеслав Мурашкін-працював в компаніях Рамблер і Ко і Яндекс
Микита Кузнєцов-Сбербанк
Костянтин Башевий-аналітик-Розробник в Яндексі
Та інші експерти.
Продажник:
Посилання
https://privatelink.de/?https://netology.ru/programs/machine-learn