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

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