Курс Machine Learning (з Python)

Можна уявити його як пошук закономірностей у даних. Скажімо, ви розробляєте метод машинного навчання (який також називають алгоритмом), що передбачає ціну будинку на основі його розміру, кількості кімнат та інших властивостей. Наш курс зосереджений на так званому “контрольованому навчанні”, коли ми “показуємо” алгоритму навчання багато зразків даних, як-от ціни на різні типи будинків. Іншими словами, ваш додаток знаходить закономірності в даних, які ви надаєте, і вчиться розпізнавати їх в інших умовах.

Ми живемо у зоряний час для ШІ — й на те є причини. За останні 60 років обчислювальна потужність зросла в трильйон разів, тому наші комп'ютери стали швидшими і можуть виконувати складніші алгоритми. Крім того, вартість зберігання й обробки даних знизилася, тоді як бізнеси збирають більше даних, ніж будь-коли раніше. Саме тому штучний інтелект активно використовується для покращення споживчих додатків і продуктів, і цей попит стимулює подальші інновації та дослідження.

Машинне навчання автоматизує процес навчання на основі даних для генерування рішень, тоді як традиційне програмування вимагає від програміста вручну вказувати кроки для вирішення проблеми. Машинне навчання часто краще підходить для складних завдань із виявлення закономірностей у великих масивах даних (прогнозування поведінки клієнтів або виявлення шахрайства). Звичайне програмування краще для проблем, де потрібен контроль над логікою і функціональністю програми (наприклад, розробка відеоігор або операційної системи).

Ви користуєтеся продуктами машинного навчання щодня, певно, навіть не підозрюючи цього — наприклад, під час вебпошуку або коли ваш поштовий додаток виявляє та видаляє спам. На ринку є значний незадоволений попит на навички машинного навчання. Після того, як навчитеся впроваджувати ML-моделі, ви зможете працювати над проєктами персоналізованих рекомендацій продуктів, самокерованих автомобілів, розпізнавання мови/мовлення, індивідуальних медикаментів та ще купою інших. Вакансії з машинного навчання знайдуться практично в будь-якій сфері, яка вас цікавить.

Основна ідея цього курсу — задовольнити цікавість тих, хто вже працює в галузі технологій, ІТ, інженерії тощо. Якщо це не про вас і ви не вмієте кодити, потрібно пройти курс програмування — самостійно або під керівництвом викладача. Найпоширенішою мовою для машинного навчання є Python, тож радимо почати саме з неї. Що ж до математики, є чимало безкоштовних ресурсів про основи лінійної регресії або матрично-векторні операції. Перегляньте теми першого модуля й ознайомтеся з цими поняттями. Щоб займатися машинним навчанням, зовсім не обов’язково бути математичним генієм!

В курсі є два проєкти. Наприкінці 2 модуля ви реалізуєте нейронну мережу з нуля за допомогою numpy (бібліотеки Python). Другий проєкт в кінці курсу присвячений розгортанню Keras-моделі, щоб зробити її доступною для використання в якомось додатку. Тут ви зможете творчо підійти до завдання й обрати будь-яку систему, для якої розроблятимете модель. Можливо, вже маєте конкретну потребу на роботі або навпаки, інноваційну ідею, яку представите світові. Це проєкт із “відкритим фіналом”, тож ви зможете допрацьовувати його після курсу скільки забажаєте.

Читайте відгуки та історії наших випускників на сайті за цим посиланням. Також відгуки й інформація про навчання є на DOU.ua.

Так, ви отримаєте сертифікат. Він — цифровий і виглядає ось так. Понад 16 000 наших випускників завантажують їх у LinkedIn та інші соціальні мережі, щоб продемонструвати свої навички. Але найголовніше — це практичні знання, досвід роботи у команді, доступ до спільноти випускників та мережі із 200+ ІТ-компаній-партнерів Академії.

Сплачуйте:
- помісячно (повна сума оплати за навчання розбивається на 5 щомісячних платежів);
- зі знижкою 10%, якщо робите внесок за весь курс одразу;
- частинами через Monobank та ПриватБанк до 8 платежів. Детальніше про оплату частинами читайте у статті на нашому блозі.

Так, ми підтримаємо вас на шляху до першого офера, але ми не гарантуємо 100% працевлаштування.Академія заснована як соціальне підприємництво і наша місія — соціальний вплив. Свій успіх ми вимірюємо не кількістю студентів, а кількістю працевлаштованих випускників.
Ми надаємо якісну освіту, і від вас ми очікуємо сильної мотивації та розуміння, що відвідувати уроки та виконувати домашні завдання — замало. Потрібно багато вчитися самостійно і навіть після того, як знайдете роботу.