Курсы чат-боты для начинающих

Нравится писать чат-ботов.... 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.

Нравится писать чат-ботов.... 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.

Слушатели подключаются по ссылке, работают вместе с преподавателем, общаясь в чате или с помощью микрофона... Курсы организации общего документооборота на предприятии

Нравится писать чат-ботов.... 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.

Слушатели подключаются по ссылке, работают вместе с преподавателем, общаясь в чате или с помощью микрофона... Курс ведения первичной документации в 1С Управление торговлей 8.3

Слушатели подключаются по ссылке, работают вместе с преподавателем, общаясь в чате или с помощью микрофона... Курсы изучения Microsoft Excel на базовом уровне

Нравится писать чат-ботов.... 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.

Python - высокоуровневый язык программирования. Сейчас он занимает 1 место в рейтингах языков программирования!Python имеет очень простой синтаксис, благодаря чему Вы начнёте писать понятный код уже на ранних стадиях изучения. Поддерживает ООП (объектно-ориентированное программирование), что несомненно является преимуществом перед некоторыми языками программирования.Популярность Python объясняется не только тем, что его легко изучать, но и реальными преимуществами языка в плане профессионального применения для решения сложных проблем автоматизации. Python - кросс-платформенный язык и работает под Windows, Linux, Mac OS.У Python имеется огромное кол-во дополнительных модулей, благодаря которым Вы сможете разрабатывать ПО под ПК, смартфоны, делать сайты, разрабатывать искусственный интеллект, нейронные сети и т.д.Где используется Python?: Youtube, Instagram, Pinterest и т.д.Всё выше перечисленное однозначно делает Python лучшим первым языком программирования для начала изучения программирования.В данном курсе Вы изучите:Редакторы кода, структуры проектовБазовый синтаксис языка PythonСтруктуры данныхООП (объектно-ориентированное программирование)ФункцииHTML, CSSДополнительные модули для разработки сайтов, парсеров, программ, ботов для мессенджеровЧто планируется во второй части курса?Django 3 для разработки сайтов на высшем уровне (система регистрации пользователей, панель администратора, интеграция любых баз данных, формы)Aiogram для проф. разработки на Python (именно на нём рекомендуется разрабатывать ботов, т.

Курс призначений для початківців розробників Python, які вже мають базові знання Django та хочуть зрозуміти принципи побудови API та створити свого Telegram-bot. На курсі ви дізнаєтеся про створення простого додатку на Django, принципи REST API, бібліотеку Django REST framework (DRF) для створення API, серіалізатори, права доступу, JSON Web Token (JWT), бібліотеку django-filter, створення Telegram-bot на основі мікрофреймворка Flask та деплой телеграм-бота на сервіс Heroku. Курс містить 12 відео та 5 ресурсів для скачування. Після успішного завершення курсу ви отримаєте сертифікат.

Пройдя цей курс, ви дізнаєтеся, як працює Django Channels 2.X, зможете самостійно створити Backend додаток, що використовує WebSockets. Ви будете знати, як тестувати цей додаток та як розмістити його на сервері. Також ви дізнаєтеся, як створювати та запускати асинхронні додатки в рамках синхронного Django. У якості навчального проекту обрано чат, на прикладі роботи якого ви легко засвоїте основні принципи створення додатків, що працюють в реальному часі.

Добро пожаловать на мой курс 'Профессиональное использование поисковых систем'Этот курс специально разработан для журналистов, частных детективов, специалистов по информационной безопасности и OSINT специалистов. В этом курсе мы предоставим вам инструменты и навыки, которые необходимы для эффективного использования поисковых систем в профессиональной сфере. Вы научитесь использовать различные операторы и методы для точного поиска информации, а также научитесь избегать ложных результатов и извлекать максимум информации из поисковых систем. Но что более важно, этот курс отличается тем, что он никогда не устареет, так как методы, которые используются в нем являются универсальными и не зависят от какого-либо одного приложения или бота в телеграме. Настоящий OSINT это искусство поиска информации руками, а не бездумная проверка информации в ботах!!! Этот курс предназначен не только для OSINT специалистов, но и для обычных пользователей, которые хотят улучшить свои навыки поиска информации в интернете. Курс предоставит вам инструменты и методы, которые помогут вам быстрее и эффективнее находить информацию на различных сайтах и в поисковых системах. Вы научитесь точно искать нужную информацию, исключая лишние результаты, и использовать дополнительные операторы и функции поиска. Этот курс поможет вам стать более эффективным в поиске информации и улучшит вашу эффективность в работе или обучении.Если вы пентестер, этот курс поможет быстрее и эффективнее находить информацию о нужных доменах и о уязвимостях.

Слушатели подключаются по ссылке, работают вместе с преподавателем, общаясь в чате или с помощью микрофона... Курсы эффективной контекстной рекламы в Google Ads

Слушатели подключаются по ссылке, работают вместе с преподавателем, общаясь в чате или с помощью микрофона... Курс изучения бухгалтерского учета физических лиц-предпринимателей

Даний курс є базовим практичним посібником з розробки Android-додатків. Навчання проходить на прикладі розробки чат-додатку FunnyChat. Перша частина курсу включає в себе базові принципи розробки Android-додатків для мобільних пристроїв. Друга частина розкриває можливості мережевого обміну даними в Android-додатку з використанням популярного протоколу WebSockets. На курсі Ви навчитеся розробляти додатки зі списками, роботі з JSON-форматом, анімації та створенню власних компонентів. Курс містить 7 відеоуроків, 1 статтю та 35 ресурсів для скачування. Після успішного проходження курсу Ви отримаєте сертифікат.

фейковых подписчиков в телеграмм-канале  Как правильно относиться к своим подписчикам  Нужно ли применять боты... Курс розповідає про переваги продвиження в Telegram та 7+ популярних кроків продвиження каналу. Курс буде корисний всім, хто цікавиться розвитком та продвиженням Telegram каналів. На курсі ви дізнаєтеся, як використовувати Telegram канал в бізнесі компаній для роботи зі своєю цільовою аудиторією. Курс складається з 6 розділів, в яких розглядаються такі теми, як: переваги продвиження в Telegram, руководство по створенню Telegram каналу, набір перших 100 підписників, стратегія створення Telegram каналу, аналітика та показники ефективності Telegram канала, відповіді на запитання.