Курс «Python. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python»

Видеоуроки / Самостоятельно / Обучение в ЛК на сайте автора

  • 6 модулей
  • Сертификат
  • Участие в потоке

Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения, здесь рассматриваются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования.

Автор: Академия АйТи

Обновлено: 01.07.2024

Стоимость от:

30 900 
  • Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.

Варианты участия

Физлицам 30 900

Юрлицам 33 900

Этот курс включает:
  • 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
Python. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python

Академия АйТи

Перейти на сайт
Тематика: Python Machine Learning

Чему вы научитесь?

  • Постановке задач машинного обучения.
  • Разбираться в работе нейронных сетей.
  • Особенностям кластерного анализа.
  • Ориентированию в терминах МО.
  • Методам оптимизации.

О курсе

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»:

  1. Главные понятия машинного и глубокого обучения. Области применения.
  2. Использование python-библиотеки для МО scikit-learn.
  3. Особенности кластерного анализа.
  4. 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.
  • Формат
    Самостоятельно
    Видеоуроки
    Обучение в ЛК на сайте автора
  • Уровень сложности
    Для новичков
  • Когда вы будете учиться
    В любой день в любое время
  • Документ об обучении
    Сертификат Освоение программы курса
  • Техническая поддержка
    В рабочее времяЧат на сайтеЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
  1. Нажмите на кнопку
    Подробнее о курсе
  2. Вы перейдете на детальную страницу курса Академии. Внимательно прочитайте представленную на ней информацию.
  3. Следуя указаниям, оформите заказ на курс.
  4. 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