Курсы алгебра Киев

Лінійна алгебра і статистика отримаєте коротке введення до лінійної алгебри та розберете на прикладах... Курс про те, як замість повільного та обмеженого у функціоналі Excel почати використовувати Python та його сучасні бібліотеки для вирішення завдань аналізу даних та Data Science. Курс підійде тим, хто вже знайомий із синтаксисом Python, але раніше не використовував Python для аналізу даних. На курсі ми розглянемо як зручно обробляти дані в Python, будувати візуалізації, навчати прості моделі для прогнозування та класифікації, вирішувати завдання кластеризації та зменшення розмірності. Випускники курсу будуть вміти проходити повний цикл Data Science задачі від завантаження даних та їх обробки, до аналізу результатів моделі з використанням Python.

Мы разберемся со всеми примитивными типами данных, поговорим про булеву алгебру и логические конструкции... Курс призначений для початківців. Це вступний курс для тих, хто хоче освіжити свої знання або тих, хто вперше знайомиться з програмуванням і хоче мати уявлення про те, що це таке, як написати свою першу програму, переконатися, що це досить просто і легко. Курс охоплює основи алгоритмізації та програмування, Java Core, Debug, IntelliJ IDEA.

Курс зосереджений на техніках дизайн-орієнтованого аналізу, які дозволяють швидко отримувати інсайти в моделі перемикачевих джерел живлення та перекладати ці інсайти в практичні дизайни конвертерів. Навчаємо застосовувати техніки дизайн-орієнтованого аналізу, такі як теорема додаткового елементу та теорема N-додаткового елементу (N-EET), для спрощення аналізу схем, дослідження ефектів початково немоделюваних компонентів та проектування амортизації конвертерів, таких як SEPIC та Cuk, для досягнення контролю з високою продуктивністю. Навчаємо застосовувати N-EET для аналізу схем та отримання відповідей з мінімальною алгеброю.

У цьому курсі ви зможете поєднати свої знання з курсів 1, 2 та 3, щоб реалізувати повну систему підсиленого навчання для вирішення проблеми. Цей курс дозволить вам побачити, як кожен компонент - формулювання проблеми, вибір алгоритму, вибір параметрів та дизайн представлення - вписується в повне рішення та як зробити відповідний вибір при використанні підсиленого навчання в реальному світі. Для успішного закінчення курсу потрібно мати знання з ймовірностей та очікувань, основної лінійної алгебри, основного калькулю, Python 3.0 (принаймні 1 рік), реалізації алгоритмів з псевдокоду.

ВИМОГИ ДО ЗНАНЬ СТУДЕНТІВ Вища математика та лінійна алгебра.... Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач

У цьому курсі ви дізнаєтеся про виклики оцінки GANs та порівняєте різні генеративні моделі. Ви навчитеся використовувати метод Fréchet Inception Distance (FID) для оцінки вірності та різноманітності GANs, виявляти джерела упередженості та способи її виявлення в GANs, а також навчитесь та реалізуєте техніки, пов'язані з найсучаснішими StyleGANs. Курс також охоплює соціальні наслідки, включаючи упередженість в ML та способи її виявлення, збереження конфіденційності тощо.|"Студенти, які мають базові знання з калькулюсу, лінійної алгебри та статистики, розуміння AI, глибокого навчання та CNNs, досвід роботи з Python та фреймворками DL (TF / Keras / PyTorch)

Цей курс, Advanced Machine Learning and Signal Processing, є частиною Спеціалізації IBM Advanced Data Science, яку створює IBM, і дає вам легкий доступ до непересічних інсайтів у наглядному та ненаглядному навчанні моделей машинного навчання, які використовують експерти в багатьох відповідних дисциплінах. Ми дізнаємося про основи лінійної алгебри, щоб зрозуміти, як працюють моделі машинного навчання. Потім ми представляємо найпопулярніші фреймворки машинного навчання для Python Scikit-Learn та SparkML. SparkML складає найбільшу частину цього курсу, оскільки масштабованість є ключовою для вирішення проблем продуктивності. Ми вивчаємо, як налаштовувати моделі паралельно, оцінюючи сотні різних комбінацій параметрів паралельно.

Защита курсового проекта Минимальные требования: Знание основ алгебры и математической статистики Знание... Возможности для специалистов Data Science - одной из самых перспективных профессий на сегодня - растут очень быстро в ответ на экспоненциальный рост объема собираемых и анализируемых данных. Компании нанимают Data Science инженеров для поиска скрытых закономерностей в данных и решения значимых бизнес задач. Получите современные знания и практические навыки, которые помогут вам успешно начать двигаться по пути Data Science специалиста.

даних Масиви Списки Стеки та черги Колекція Set Колекція Map 6 Логічні оператори Оператори булевої алгебри... Курс містить усю базову інформацію, починаючи з самого абстрактного поняття програми. Ви опануєте базові основи програмування та зможете розуміти принципи створення програмного коду, для будь-якої мови програмування. Ціль курсу: Навчитися фундаментальним аспектам програмування. У цей курс ми вклали тільки базові знання для того, щоб почати шлях максимально просто та зрозуміло. Ми обмежимося тільки най необхідним, водночас вивчаючи ключі до всіх мов програмування.

Ця спеціалізація допоможе вам застосувати машинне навчання до аналізу даних та автоматизації. Ви дізнаєтеся, як чітко визначити проблему машинного навчання, вибрати відповідні дані, навчити алгоритм класифікації, покращити результати та впровадити його в реальному світі. Для успішного закінчення курсу потрібні знання з аналітики, математики (лінійна алгебра, множення матриць), статистики та початкового рівня програмування на Python. Спеціалізація призначена для фахівців, які чули про машинне навчання та хочуть застосувати його в своїй роботі в галузі фінансів, медицини, інженерії, бізнесу та інших галузях. Після проходження всіх чотирьох курсів ви зможете побудувати проект машинного навчання від початку до кінця, а також передбачити та уникнути типових помилок в застосуванні машинного навчання.

Завдяки навчанню на курсі я покращила свої знання, стала впевненіше відповідати на уроках алгебри та... Узагальнення шкільної програми та підготовка до навчального року, для тих, хто закінчив 7 клас

Курс вводить у світ комплексного аналізу, який є теорією комплексних функцій комплексної змінної. Ми розпочнемо зі знайомства з комплексною площиною, алгеброю та геометрією комплексних чисел, а потім пройдемо шляхом диференціювання, інтегрування, комплексної динаміки, представлення степеневими рядами та рядами Лорана в території на межі того, що відомо сьогодні. Кожен модуль складається з п'яти відеолекцій з вбудованими тестами, за якими слідує домашнє завдання з електронним оцінюванням. Крім того, модулі 1, 3 та 5 також містять оцінювання від однолітків. Виконання домашніх завдань потребуватиме часу для роздумів та вправ над концепціями, обговореними на лекціях. Фактично, значна частина вашого навчання відбудеться під час виконання домашніх завдань. Ці завдання не призначені для швидкого виконання; скоріше, вам знадобиться папір та олівець, щоб працювати над питаннями.

физики4,6 рейтинг47 отзывов217 студентов1 курс Очень опытный преподаватель по физике и математике (алгебра... Как данный курс способен помочь вам или вашему ребенку решить свои вопросы по математике? Как он поможет поступить в ВУЗ, в том числе по профильному уровню? Как он поможет усилить и углубить свои знания в математике? Преподаватель с 40-летним стажем и с сотнями успешных студентов впервые решила поделиться своей методикой, которая позволяет понять и освоить материал намного легче и быстрее, чем это происходит в обычных школах. Курс включает 17 часов видео в высоком качестве, разбитых на 25 уроков, которые также разбиты на 2 уровня: базовый и профильный (в зависимости от ваших целей или целей вашего ребенка). Каждый урок состоит и высококачественного видеоурока, в котором преподаватель очень легко и доступно объясняет то, что раньше казалось очень сложным, полного текстового конспекта урока, домашнего задания, а также решения всего домашнего задания. Такого полного курса по подготовке никогда ранее не было.Мы пройдем такие популярные темы, как:Арифметические операции, Отношения, ПроцентыСтепень, Корни, Одночлены, МногочленыМодуль, ДробиУравнения: линейные, квадратные, дробные и другие. Системы уравненийЛогарифмыНеравенстваКомбинаторика и Теория вероятностейТригонометрия, Планиметрия, СтереометрияПроизводнаяИ очень, очень много других тем. У вас не останется пробелов в знаниях.Вот, что вы получаете в каждом уроке:Видео: наблюдайте, как я решаю прямо на доске задачи по математике, с которыми вы столкнетесь в школе и при поступлении. Мы начинаем с самого начала ... Я объясняю постановку задачи и почему я ее установила таким образом, шаги, которые я предпринимаю и почему я их предпринимаю. Также рассказываю как проработать и решить все неприятные, нечеткие и непонятные моменты в задачах, и как упростить ответ, когда вы все поймете.Конспекты: в конспектах к каждому уроку вы найдете самое важное, что нужно запомнить. Все, что вам нужно знать, чтобы сдать экзамены, и ничего лишнего.Домашнее задание: Если вы думаете, что хорошо разбираетесь в теме урока, вы можете проверить свои знания, решая задачи из домашних заданий. Если решите - отлично! Если нет, вы можете еще раз просмотреть видео и конспекты, либо сразу посмотреть решения в решениях домашних заданий.ВЫ ТАКЖЕ ПОЛУЧИТЕ:- Пожизненный доступ к изучению математики для поступления в ВУЗы- Дружелюбная поддержка в разделе вопросов и ответов- Сертификат об окончании курса Udemy доступен для скачивания- 30-дневная гарантия возврата денегЗапишитесь сегодня!Не могу дождаться, когда вы начнете осваивать новые знания.

У Андрея Ph.D. по Компьютерной Алгебре в Объединенном институте ядерных исследований.... Ви — PM, BA або маркетолог, і вам тісно на своїй посаді? Розробляєте свій продукт або зовсім нещодавно потрапили на позицію Product Manager-а і хочете дізнатися правильний алгоритм виведення продукту на ринок? Курс ProductMan дає практичні навички з маркетингу, дизайн-мислення, UX research, фінансів, перевірки гіпотез та аналізу метрик.

столько программист, сколько человек, знающий математический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру... AVADA MEDIA предлагает вам пройти курс по машинному обучению. Машинное обучение – это не новая технология, но лишь в последние годы компании со всего мира начали активно использовать и развивать её. Спрос на инженеров МL постоянно растёт, и обучение в AVADA MEDIA – это отличный шанс построить успешную карьеру. В курс также входит введение в языки программирования, наиболее подходящих для работы с МL. Изучение их основ, а также принципа работы с базами данных поможет вам эффективно использовать машинное обучение во время решения поставленных задач.