Курс «Python. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python»
Видеоуроки / Самостоятельно / Обучение в ЛК на сайте автора
Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения, здесь рассматриваются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования.
Обновлено: 01.07.2024
Стоимость от:
30 900 ₽- Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
Варианты участия
Физлицам
30 900 ₽
Юрлицам
33 900 ₽
- 6 модулей
- Обучение: в ЛК на сайте автора
- Когда будете учиться: в любой день в любое время
- Уровень сложности: для новичков
- Сертификат
- Техническая поддержка: в рабочее время, чат на сайте, чат в вк, чат в мессенджере, электронная почта, телефон
- Доступ: сразу после оплаты
Чему вы научитесь?
- Постановке задач машинного обучения.
- Разбираться в работе нейронных сетей.
- Особенностям кластерного анализа.
- Ориентированию в терминах МО.
- Методам оптимизации.
О курсе
Описание
Программа курса
Особенности
Python — популярный для изучения язык программирования, который позволяет быстро создавать модели и алгоритмы. Этот курс от образовательного проекта «Академия АйТи» проводится для того, чтобы действующие программисты и аналитики повысили квалификацию и научились использовать язык Python для создания передовых решений в области искусственного интеллекта (AI) и анализа данных.
Курсы по программированию Python направлены на формирование и совершенствование знаний и навыков в области машинного и глубокого обучения на этом языке. Программа не рассчитана на тех, кто хочет стать программистом с нуля. Чтобы начать подготовку, нужно владеть основами программирования на Python, ориентироваться в ООП, уметь работать с библиотеками данных. Уроки построены на примерах реальных проектов в области обработки данных.
Программа курса «Python. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python»:
- Главные понятия машинного и глубокого обучения. Области применения.
- Использование python-библиотеки для МО scikit-learn.
- Особенности кластерного анализа.
- Алгоритмы работы нейронных сетей.
Если вас интересует машинное обучение и искусственный интеллект, хотите стать профессиональным программистом и освоить новую профессию, связанную с AI, то вам нужно присоседиться к программе. Завершите курс и получите сертификат, который откроет перед вами новые перспективы в индустрии IT.
1. Постановка задачи машинного обучения
- Основные понятия машинного обучения.
- Что такое Jupyter и Anaconda.
- Основные структуры данных в Python.
- Методы оптимизации.
- Схема построения систем машинного обучения.
- Необходимый инструментарий.
2. Обучение с учителем
- Приложения машинного обучения.
- Обучение на данных.
- Понятие нейронной сети.
- Персептрон. Определение, реализация и обучение.
- Основные понятия задачи классификации.
- Метод градиентного спуска.
3. Использование библиотека scikit-learn для машинного обучения
- Обучение персептрона.
- Метод логистической регрессии.
- Метод опорных векторов.
- Метод k ближайших соседей.
4. Обучение с учителем. Задача регрессии
- Аппроксимация, интерполяция, экстраполяция.
- Обучение с учителем.
- Линейная регрессия.
- Метод наименьших квадратов.
- Метод градиентного спуска.
- Основы нелинейной регрессии.
5. Обучение без учителя
- Особенности кластерного анализа.
- Метод k средних.
- Алгоритмы кластеризации и области применения.
6. Основы глубокого обучения
- Основные понятия глубокого обучения.
- Области применения.
- Многослойная нейронная сеть.
- Введение в глубокое обучение.
- Основные понятия глубокого обучения и области применения.
- Алгоритмы глубокого обучения нейронных сетей.
- Применение библиотек для обучения многослойных нейронных сетей.
-
ФорматСамостоятельно
Видеоуроки
Обучение в ЛК на сайте автора -
Уровень сложностиДля новичков
-
Когда вы будете учитьсяВ любой день в любое время
-
Документ об обученииСертификат Освоение программы курса
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЧат на сайтеЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
- Нажмите на кнопку
Подробнее о курсе - Вы перейдете на детальную страницу курса Академии. Внимательно прочитайте представленную на ней информацию.
- Следуя указаниям, оформите заказ на курс.
- Обязательно укажите актуальный e-mail. На него придет вся информация, в частности, по доступу к курсу.
Если инструкция вам не помогла, пожалуйста напишите нам на почту info@info-hit.ru, мы оперативно поможем вам получить необходимую информацию.
Отзывы о курсе
Пока никто не оставил отзывов. Чтобы оставить отзыв перейдите на полную версию страницы.
Другие курсы автора
- Формат — Живые вебинары
- 256 часов
Программа — Системный администратор на Linux с углубленным изучением информационной безопасности
- Формат — Живые вебинары
- 252 часа
Программа — Системный аналитик
- Формат — Живые вебинары
- 512 часов
Программа — Информационная безопасность. Техническая защита конфиденциальной информации
- Формат — Видеоуроки
- 9 дней
Программа — Тестирование на проникновение и анализ безопасности. Базовый уровень
- Формат — Живые вебинары
- 262 часа
Программа — Разработчик Python, с нуля до знаний Middle
- Формат — Живые вебинары
- 108 часов