Курсы автоматизации Николаев

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Перший курс серії Машинне зріння присвячений розпізнаванню зображень за допомогою нейронних мереж на Python. Курс складається з трьох великих частин: Введення в нейронні мережі, Розпізнавання цифр та Розпізнавання автомобільних номерів. Після проходження курсу ви зможете розробляти та навчати нейронні мережі на Python, використовуючи Keras/TensorFlow. Курс містить 5 відеоуроків, а також курсовий проект, під час якого ви створите власну навчену нейронну мережу, яка зможе розпізнавати номери автомобілів на фотографіях.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.

Автоматизация управленческого учета. Предметная область. Документы. Ввод на основании.... На курсе слушатели познакомятся с общими механизмами платформы «1С: Предприятие 8.3"

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.

нынешнего сайта, нового и сайта конкурентов Программы и сервисы СЯ Xmind составление ментальных карт Автоматизация... Онлайн-курс предлагает полностью проработанную программу обучения, которая предоставит вам достаточные знания для начала карьеры в качестве SEO-специалиста. Курс охватывает различные аспекты SEO. Участники курса получат практические навыки в области SEO, сможете применять инструменты вебмастера, анализировать данные Google Analytics, создавать оптимизированный контент, разрабатывать стратегии продвижения сайтов и работать над технической оптимизацией. В итоге, они будут готовы начать работу в качестве SEO-специалиста и эффективно оптимизировать веб-сайты для поисковых систем.

Подготовка gulpfile.js 1:06:58 Цель урока – создать набор тасков для автоматизации задач.... Данный курс поможет вам в теории и на практике изучить возможности применения Gulp, начиная от основ использования и базовых правил, заканчивая рассмотрением более сложных структур. Проходя уроки курса, вы шаг за шагом познакомитесь со всеми возможностями Gulp API.

Мы разработали курс для собственников бизнеса, руководителей и HR-ов, которые хотят выстроить системные процессы в компании. Вы научитесь моделировать процессы по нотациям BPMN, грамотно использовать автоматизацию и увеличивать прибыль компании. В течение всего обучения вас сопровождает лектор и наша команда. Вы получите поддержку во время работы над домашними заданиями, ответы на вопросы и индивидуальную обратную связь. Записи лекций и материалы курсов остаются с вами навсегда — сможете освежить знания в любое время.

Самый эффективный способ оценить поведение сотрудников - опросить коллег. Когда речь заходит о развитии сотрудников, карьерном планировании, оценки работы за год или выборе преемников, оценка 360 является наиболее надежным способом оценки поведения Кроме рабочих инструментов, мы изучим лучшие кейсы в проведении оценки 360, познакомимся с разными инструментами автоматизации оценки как бесплатными, так и платными.

высокорискованный бизнес в сфере инжиниринга и инженерно-технического обеспечения с реальной возможностью его автоматизации... Курс "Майнинг.Начало" це повне поетапне керівництво по запуску власної ферми з майнінгу Біткоїна на асиках. Курс розкриває теорію блокчейну, майнінгу, криптовалют та їх роботу, а також навчає вибирати локацію, обладнання, підготовлювати локацію, запускати та налаштовувати асики на майнінг-пул. Курс робить майнінг доступним для кожного, хто готовий прикласти деякі зусилля та почати заробляти, незважаючи на відсутність знань про блокчейн та інженерну інфраструктуру.

Полный рабочий цикл действий Git + GitHub 14:18 Работа с Тегами - Git Tags 18:13 GitHub Actions - Основы Автоматизации... Курс розрахований на програмістів будь-якого рівня, всіх, хто пише скрипти та код, зберігає важливі документи та файли, а також на початківців DevOps інженерів. На курсі будуть розглянуті основи встановлення, налаштування та використання Git, GitHub. Також будуть розглянуті нові можливості GitHub Actions для DevOps інженерів. У курсі ви дізнаєтеся про: використання Git, відмінності між Git та GitHub, роботу з локальними та віддаленими репозиторіями, основні команди Git, відновлення попередніх версій файлів, використання GitHub Actions.

Курс Developing Applications Using Cisco Core Platforms and APIs (DEVCOR) v1.0 помогает слушателям подготовиться к сертификации Cisco DevNet Professional и к выполнению обязанностей инженеров по автоматизации сетей на профессиональном уровне. Слушатели узнают, как внедрять сетевые приложения на базе платформ Cisco®, от первоначального проектирования программного обеспечения до разнообразной системной интеграции, автоматизации тестирования и развертывания. Курс дает практический опыт решения реальных проблем с использованием прикладных программных интерфейсов Cisco Application Programming Interfaces (APIs) и современных инструментов разработки. Курс поможет подготовиться к сдаче сертификационного экзамена 350-901 Developing Applications Using Cisco Core Platforms and APIs (DEVCOR). Успешная сдача этого экзамена является основным требованием для дальнейшей сертификации Cisco Certified DevNet Professional и присваивает кандидатам статус специалиста Cisco Certified DevNet Specialist – Core certification.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

Kubernetes – это портативная расширяемая платформа с открытым исходным кодом для управления контейнеризованными приложениями и службами, которая повышает эффективность как декларативной настройки, так и автоматизации. У проекта есть большая, быстро растущая экосистема. Google открыл код проекта в 2014 году. Через три года Kubernetes стал лидером среди систем оркестрации. Курс включает следующие этапы: Погружение в мир контейнеризации и микросервисов: обзор фреймворков, лучших практик и трендов современной инфраструктуры Знакомство с облачными сервисами Google Cloud и развертывание своего первого Kubernetes кластера на базе GKE Знакомство с основными ресурсами и операциям: императивный и декларативный подходы к управлению Kubernetes Автоматизация CICD этапов процесса разработки от комита к построению и запуска контейнера в окружениях dev-qa-staging-prod Разработка и запуск своего микросервисного демо приложения на основе Kubernetes Закрепление на практике методов управления версиями, непрерывного деплоймента и zero-downtime ролаутов на базе Kubernetes Построение Service Mesh инфраструктуры и трафик менеджмент Мониторинг и логирование приложения и Kubernetes кластера Certified Kubernetes Administrator Exam lifehacks Modern Kubernetes trends by example

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.

Курс максимально подробно описывает работу в Фотошопе для фотографов. Он содержит всю необходимую информацию для начала классной обработки снимков, структурирования знаний, закрытия пробелов и упрощения и автоматизации многих процессов ретуши изображений. Курс включает в себя основы работы, слои, маски, режимы наложения, корректирующие слои, фильтры и плагины, dodge and burn, частотное разложение. Вы научитесь работать в Фотошопе, ретушировать, работать с цветом и светом, продвинутым методам и получите сертификат об окончании.