courses

Курс Machine Learning

Machine Learning
Продолжительность

2 месяца

Уровеньпродвинутый
Автор курсаТомас Бенгтссон
Начало

февраль

Описание курса

Ты окунешься в классические и современные алгоритмы машинного обучения. Ознакомишься с теорией и сможешь создать собственное решение для распознавания изображений и анализа текстов. Также прокачаешь свои навыки в Python и воспользуешься популярными для машинного обучения библиотеками — pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, TensorFlow. С нуля освоишь принципы работы с нейронными сетями. Из нескольких строк кода создашь полноценное веб-приложение с помощью открытой нейросетевой библиотеки Keras.

 

По окончанию курса ты станешь уверенным Machine Learning Engineer и сможешь применить алгоритмы в проектах на основе искусственного интеллекта.

 

Материалы курса и задания для домашней работы — на английском языке. 

Требования к студентам

- опыт программирования (желательно на Python);

- математические знания, включая понимание производных и основных матричных операций;

- средний уровень английского.

 

Перед обучением необходимо выполнить тестовое задание.

student

Почему Machine Learning?

  • Это востребованное направление. Элементы машинного обучения внедряют в приложениях социальных сетей, в продуктах YouTube, Netflix, Amazon;
  • Ты станешь универсальным специалистом — сможешь писать программы на Python и подбирать решения с помощью алгоритмов машинного обучения;
  • От сферы онлайн-образования до автомобильной промышленности — применение искусственному интеллекту найдешь во многих современных отраслях;
  • Знания в области машинного обучения пригодятся свитчерам, бизнес-аналитикам, продуктовым менеджерам и инженерам любых IT-направлений.
scholarship

Программа курса

Основние модули и уроки этого курса.

  • Основы машинного обучения

    14 ч • 7 тем
    • Нулевой урок. Знакомство
    • Знакомство с машинным обучением и средой программирования (настройка командной оболочки для интерактивных вычислений Jupyter Notebook, библиотеки Python)
    • Линейная регрессия
    • Линейная регрессия с несколькими переменными
    • Логистическая регрессия для двоичной классификации
    • Регуляризация и ее виды
    • Классификация с несколькими классами
  • Классические методы и нейронные сети

    8 ч • 4 темы
    • Классические методы машинного обучения (библиотека scikit-learn)
    • Рекомендательные системы на Python
    • Основы нейронных сетей. Часть 1
    • Основы нейронных сетей. Часть 2
  • Глубинные нейронные сети

    18 ч • 9 тем
    • Библиотеки Tensorflow и Keras, введение в работу с Google Colab
    • Сверточные нейронные сети для распознавания изображений
    • Популярные сети распознавания изображений. Используем фреймворки для выполнения трансферного обучения
    • Методы обнаружения объектов на изображении и в видеопотоке
    • Введение в обработку естественного языка
    • Рекуррентные нейронные сети
    • Развертывание модели TensorFlow и Keras с помощью тензорного потока и программы Docker.
    • Выпускной
    • Работа над финальным проектом

Процесс поступления

Пройди тест

Регистрируйся в нашей LMS и проходи тест, который поможет нам оценить твои знания.

Интервью

Как только мы получим твои результаты теста, мы пригласим тебя на онлайн встречу. Давай посмотрим, подходим ли мы друг другу.

Зачисление

Ты начнешь учиться в первой же доступной группе. Твоя новая карьерная цель ближе, чем кажется.

Регистрируйся сейчас!

" У тебя есть шанс получить новые потрясающие навыки. Проверь свои умения с помощью короткого теста"

Наполнение курса

45

часов

Практика
На занятиях студенты вместе с преподавателем выполняют практические задания, работают над своими проектами - в команде и в одиночку.
Видеоуроки
Вся теория сохранена в нашей LMS-системе. Ты можешь посмотреть урок в любой момент.

Практические навыки для твоей будущей карьеры

Ты получишь

  • 20 занятий(-я) с преподавателем
  • 2 занятия в неделю
  • Постоянный доступ к материалам курса
  • Сертификат об окончании учебы

Новые навыки и потрясающая карьера в IT ждут тебя!

Получить консультацию

impact

Наши результаты

4700+

выпускников закончили наши курсы

500

стипендий предоставили партнеры

400 000

часов IT-образования

75

преподавателей работают сейчас

200+

IT-компаний наняли наших студентов

40%

выпускников - женщины

700

студентов учатся прямо сейчас

Процесс поступления

Пройди тест

Регистрируйся в нашей LMS и проходи тест, который поможет нам оценить твои знания.

Интервью

Как только мы получим твои результаты теста, мы пригласим тебя на онлайн встречу. Давай посмотрим, подходим ли мы друг другу.

Зачисление

Ты начнешь учиться в первой же доступной группе. Твоя новая карьерная цель ближе, чем кажется.

Начать сейчас

Проходи тест

Нам нужно оценить твои начальные знания. Тест будет интересный, просто удели нам немного времени.

Еще остались вопросы?

+380 93 170 2777

hello@beetroot.academy

forms