Курсы чат-боты Запорожье

Нравится писать чат-ботов.... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.

Нравится писать чат-ботов.... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.

Нравится писать чат-ботов.... Це додатковий курс програми Машинного навчання від ITtensive з аналізу часових рядів. Курс складається з трьох практичних завдань, які дозволяють прогнозувати ціни на ф'ючерси на зерно, курс долара до рубля та активність споживачів електроенергії. Курс надає теоретичні знання про базові техніки, моделі та методологію аналізу часових рядів, а також про рекурентні нейронні мережі, LSTM, GRU, ConvLSTM та BiLSTM. Курс містить 4 відео та сертифікат про успішне завершення.

Нравится писать чат-ботов.... 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.

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.

Як додати чат-бот в гру Системний дизайн і переходи між рівнями Додаємо загадки і головоломки в квест... Курс спрямований на учнів, які цікавляться створенням власних комп'ютерних ігор. Цей курс надає знання та навички, необхідні для розробки геймплею, ігрових механік, сценаріїв та дизайну ігрових персонажів. Курс складається з 5 модулів, і кожен з них присвячений різним ігровим жанрам - від простих квестів до складних рольових ігор. Дитина вивчає основні принципи створення сценаріїв і розробки ігор.

мессенджерах Узнаем как правильно вписывать клиентов в мессенджер, что им там отправлять и как создавать чат-ботов... Этот курс создан для того, чтобы дать бизнесу маркетологов дела — специалистов, которые видят результаты своей работы в финансовых показателях компании. Маркетологов, которые нужны современным клиентам и рынку. На курсе Основы интернет-маркетинга научитесь пользоваться самыми распространенными инструментами маркетолога и опираться в своих решениях на объективные данные.

Курс "Введення в теорію формальних автоматів" допоможе вам ознайомитися з основними поняттями формальних автоматів та їх використанням в індустрії штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про класифікацію автоматів за класом формальних мов, які вони можуть розпізнавати, та про їх використання для створення чат-ботів. Курс містить вводну частину, основну частину з практичними прикладами та теми, такі як математичне визначення конечного автомата, таблиця переходів автомата, граф переходів автомата, детермінований та недетермінований автомати, мінімізація та детермінізація конечних автоматів тощо. Курс підходить для розробників програмного забезпечення, програмістів та архітекторів.

занимается Простым языком про данные, анализ данных и про построение хранилищ данных На чем разрабатываются чат... Курс призначений для початківців IT рекрутерів та тих, хто хоче ними стати, а також для всіх, хто цікавиться IT, але не є IT спеціалістом. У курсі ви дізнаєтеся про IT всю правду і розберетесь в складних термінах. Ви зрозумієте, як і на чому розробляється, тестується та впроваджується ПО, і хто в цьому бере участь. Пройшовши цей курс, ви отримаєте розуміння IT технологій та зможете дивувати не тільки своїх колег, але й друзів та знайомих своїми знаннями. Курс містить багато особистих історій автора. Він не просто розповість вам про IT технології, але й приведе приклади з життя. Курс містить такі теми, як фундаментальні знання в області IT, розробка ПО, технології для розробки ПО для web, desktop, mobile, server, AI, NLP, Machine Learning, Deep Learning та багато іншого.

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.

Чат – бот _01 Ми надаємо допомогу в працевлаштуванні. _02 Навчальні програми розробляли згідно вимог... Курс призначений для маркетологів та власників дрібного та середнього бізнесу, які мають намір просувати продукт через Фейсбук та Інстаграм та знаходити клієнтів. Є декілька варіантів графіку занять.

співробітників - діджитал-інструменти в процесі адаптації: онбординг онлайн та автоматизація задач, чат-боти... Ми розробили практичний курс, який допоможе вам побудувати ефективну HR-стратегію. Аналізувати ефективність HR-функції, оптимізувати HR-процеси відповідно до цілей компанії вас навчить експерт-практик.

З мови Python найкраще починати працювати з кодом, адже її вважають найлегшою — зі зрозумілим синДасисом, великою кількістю додаткових модулів. Python можна застосовувати у Даих галузях, як-от веброзробка, обробка природної мови, Computer Vision, Data Science; робота з чатботами, скриптами, іграми тощо. Студенти курсу навчаться створювати прості проєкти на Python, а ще –– детальНетше дізнаються про можливості її використання, щоб відДа обрати цікаву для себе сферу.

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 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.