courses

Курс Machine Learning

Machine Learning
Тривалість

2 місяці

Рівеньпоглиблений
Автор курсуТомас Бенгтссон
Початок

лютий

Опис курсу

Ти поринеш у класичні і сучасні алгоритми машинного навчання. Ознайомишся з теорією і зможеш створити власне рішення для розпізнавання зображень й аналізу текстів. Також прокачаєш свої навички у Python і скористаєшся популярними для машинного навчання бібліотеками — pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, TensorFlow. З нуля освоїш принципи роботи з нейронними мережами. З кількох рядків коду створиш повноцінний веб-застосунок за допомогою відкритої нейромережевої бібліотеки Keras.

 

По закінченню курсу ти станеш впевненим Machine Learning Engineer і зможеш застосувати алгоритми у проєктах на основі штучного інтелекту.

 

Матеріали курсу і завдання для домашньої роботи — англійською мовою.

Вимоги до студентів

- досвід програмування (бажано на Python);

- математичні знання, у тому числі розуміння похідних і основних матричних операцій;

- середній рівень англійської мови.

 

Перед навчанням необхідно виконати тестове завдання.

student

Чому Machine Learning?

  • Це затребуваний напрямок. Елементи машинного навчання впроваджують у застосунках соціальних мереж, у продуктах YouTube, Netflix, Amazon;
  • Ти станеш універсальним фахівцем — зможеш писати програми на Python і підбирати рішення за допомогою алгоритмів машинного навчання;
  • Від сфери онлайн-освіти до автомобільної промисловості — застосування штучному інтелекту знайдеш у багатьох сучасних галузях;
  • Знання в області машинного навчання знадобляться світчерам, бізнес-аналітикам, продуктовим менеджерам та інженерам будь-яких IT-напрямків.
scholarship

Програма курсу

Основні модулі та уроки цього курсу.

  • Основи машинного навчання

    14 год. • 7 тем
    • Нульовий урок. Знайомство
    • Знайомство з машинним навчанням і середовищем програмування (налаштування командної оболонки для інтерактивних обчислень Jupyter Notebook, бібліотеки Python)
    • Лінійна регресія
    • Лінійна регресія з декількома змінними
    • Логістична регресія для двійкової класифікації
    • Регуляризація і та її різновиди
    • Класифікація з декількома класами
  • Класичні методи і нейронні мережі

    8 год. • 4 теми
    • Класичні методи машинного навчання (бібліотека scikit-learn)
    • Рекомендаційні системи на Python
    • Основи нейронних мереж. Частина 1
    • Основи нейронних мереж. Частина 2
  • Глибинні нейронні мережі

    18 год. • 9 тем
    • Бібліотеки Tensorflow і Keras, введення у роботу з Google Colab
    • Згорткові нейронні мережі для розпізнавання зображень
    • Популярні мережі розпізнавання зображень. Застосовуємо фреймворки для виконання трансферного навчання
    • Методи виявлення об'єктів на зображенні та у відеопотоці
    • Введення в обробку природної мови
    • Рекурентні нейронні мережі
    • Розгортання моделі TensorFlow і Keras за допомогою тензорного потоку і програми Docker
    • Випускний
    • Робота над фінальним проєктом

Процес вступу

Склади тест

Реєструйся в нашій LMS і складай тест, який допоможе нам оцінити твої знання.

Інтерв'ю

Як тільки ми отримаємо твої результати тесту, ми запросимо тебе на онлайн зустріч. Давай поглянемо, чи підходимо ми один одному.

Зарахування

Ти розпочнеш навчання в першій групі, яка запуститься. Твоя нова кар'єрна мета ближче, ніж здається

Реєструйся зараз!

У тебе є шанс отримати нові приголомшливі навички. Перевір свої вміння за допомогою короткого тесту

Наповнення курсу

45

годин

Практика
На заняттях студенти разом з викладачем виконують практичні завдання, працюють над проектами в команді та поодинці.
Відеоуроки
Вся теорія збережена в нашій LMS-системі. Ти можеш подивитися урок будь-коли.

Практичні навички для твоєї майбутньої кар'єри

Ти отримаєш

  • 20 занять(-тя) з викладачем
  • 2 заняття на тиждень
  • Постійний доступ до матеріалів курсу
  • Сертифікат про закінчення навчання

Нові навички та приголомшлива кар'єра в IT чекають на тебе!

Отримати консультацію

impact

Наші результати

4700+

випускників закінчили наші курси

500

стипендій надали партнери

400 000

годин IT-освіти

75

викладачів працюють зараз

200+

ІТ-компаній працевлаштували наших студентів

40%

випускників – жінки

700

студентів навчаються прямо зараз

Процес вступу

Склади тест

Реєструйся в нашій LMS і складай тест, який допоможе нам оцінити твої знання.

Інтерв'ю

Як тільки ми отримаємо твої результати тесту, ми запросимо тебе на онлайн зустріч. Давай поглянемо, чи підходимо ми один одному.

Зарахування

Ти розпочнеш навчання в першій групі, яка запуститься. Твоя нова кар'єрна мета ближче, ніж здається

Починай зараз

Склади тест

Нам треба оцінити твої початкові знання. Тест буде цікавим, просто приділи нам трохи часу.

Ще залишились питання?

+380 93 170 2777

hello@beetroot.academy

forms