Курсы e learning для начинающих
1538 курсів знайдено
Вступ до TensorFlow
Доступна розстрочка
The Machine Learning course and Deep Learning Specialization from Andrew Ng teach the most important... Цей курс допоможе вам зрозуміти, як використовувати TensorFlow, популярний відкритий фреймворк для машинного навчання, для побудови масштабованих алгоритмів зі штучним інтелектом. Для успішного проходження курсу потрібні знання Python та математики на рівні середньої школи. Попередні знання з машинного навчання або глибинного навчання будуть корисні, але не є обов'язковими. Курс є частиною майбутньої спеціалізації з машинного навчання в TensorFlow. Ви навчитеся найкращим практикам використання TensorFlow, щоб почати будувати та застосовувати масштабовані моделі до реальних проблем.
| Сертифікат | |
| Занять | 26 |
| Годин | 17 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Курс Machine Learning Beginning
30 000 грн.
Вступний практичний курс із Machine Learning. Під час навчання студенти ознайомляться з широким спектром питань: починаючи з ліНетйних моделей і дерев рішень і до буcтингів і глибоких нейронних мереж. Даож повправляються в розв'язанНет реальних завдань.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 44 |
| Місяців | 3 |
| Періодичність | 2 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Українська |
Спеціалізація з машинного навчання
Доступна розстрочка
stories, prospective and current EFL/ESL teachers will identify, summarize, and evaluate 7 basic language learning... Ця спеціалізація від провідних дослідників Університету Вашингтона знайомить вас з захоплюючим та високопопитним світом машинного навчання. Через серію практичних кейсів ви отримаєте практичний досвід у основних галузях машинного навчання, включаючи прогнозування, класифікацію, кластеризацію та інформаційний пошук. Ви навчитеся аналізувати великі та складні набори даних, створювати системи, які адаптуються та покращуються з часом, та будувати інтелектуальні додатки, які можуть робити прогнози на основі даних.
| Сертифікат | |
| Місяців | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Основи машинного навчання
Доступна розстрочка
of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning... Курс надасть вам базове розуміння моделей машинного навчання (логістична регресія, багатошарові персептрони, згорткові нейронні мережі, обробка природньої мови тощо), а також продемонструє, як ці моделі можуть вирішувати складні проблеми в різних галузях, від медичної діагностики до розпізнавання зображень та передбачення тексту. Крім того, ми розробили практичні вправи, які дадуть вам практичний досвід реалізації цих моделей на наборах даних. Ці практичні вправи навчать вас реалізовувати алгоритми машинного навчання з використанням PyTorch, відкритих бібліотек, які використовують провідні технологічні компанії в галузі машинного навчання (наприклад, Google, NVIDIA, CocaCola, eBay, Snapchat, Uber та багато інших).
| Сертифікат | |
| Занять | 59 |
| Годин | 21 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Основи підсиленого навчання
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Цей курс вводить вас в статистичні техніки навчання, де агент явно виконує дії та взаємодіє зі світом. Розуміння важливості та викликів навчання агентів, які приймають рішення, є надзвичайно важливим сьогодні, коли все більше компаній зацікавлені в інтерактивних агентах та інтелектуальному прийнятті рішень. У цьому курсі ви ознайомитеся з основами підсиленого навчання. Формалізуйте проблеми як процеси прийняття рішень Маркова. Розумійте основні методи дослідження та компроміс між дослідженням та експлуатацією. Розумійте функції значень як загальний інструмент для оптимального прийняття рішень. Знайте, як реалізувати динамічне програмування як ефективний підхід до промислової проблеми управління.
| Сертифікат | |
| Занять | 38 |
| Годин | 15 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Sample-based Learning Methods
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... У цьому курсі ви дізнаєтеся про кілька алгоритмів, які можуть навчитися наближено оптимальним політикам на основі взаємодії методом проб і помилок з середовищем - вивчення на основі власного досвіду агента. Навчання на основі реального досвіду вражає тим, що не потребує попереднього знання динаміки середовища, а все ж може досягти оптимальної поведінки. Ми розглянемо інтуїтивно прості, але потужні методи Монте-Карло та методи навчання з тимчасовими різницями, включаючи Q-навчання. Ми завершимо цей курс, досліджуючи, як ми можемо отримати найкраще з обох світів: алгоритми, які можуть поєднувати планування на основі моделі (схоже на динамічне програмування) та оновлення з тимчасовими різницями, щоб радикально прискорити навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 39 |
| Годин | 21 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Supervised Machine Learning: Regression
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Цей курс вводить вас до однієї з основних сімей моделювання навчання з учителем: Регресії. Ви навчитеся тренувати моделі регресії для передбачення неперервних результатів та використовувати метрики помилок для порівняння різних моделей. Курс також пропонує кращі практики, включаючи розбиття на тренувальні та тестові набори даних та техніки регуляризації.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 20 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Data Science and Machine Learning for Asset Management Specialization
Доступна розстрочка
The Positive and Negative Emotional Attractors inspire sustained, desired change and learning at many... Ця спеціалізація надає широке та всебічне введення в сучасні методи управління інвестиціями з особливим акцентом на використанні методів науки про дані та машинного навчання для покращення інвестиційних рішень. Ви отримаєте інструменти, необхідні для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень, з акцентом не тільки на теоретичних засадах та основних концепціях, але й на практичних застосуваннях та реалізації. Замість простого пояснення науки, ми допоможемо вам побудувати на цій основі на практиці, з акцентом на практичній реалізації цих ідей на мові програмування Python через серію спеціальних лабораторних занять. Ви напишете власний код Python та використаєте існуючі бібліотеки Python для побудови та аналізу ефективних портфельних стратегій. Ви напишете власний код Python та використаєте існуючі бібліотеки Python для оцінки параметрів ризику та доходності, та побудови краще диверсифікованих портфелів. Вивчіть принципи навчання з учителем та без учителя методів машинного навчання на фінансових наборах даних. Отримайте розуміння передових методів аналізу даних та кількісного моделювання, застосованих до альтернативних даних при прийнятті інвестиційних рішень. Управління ризиками Побудова та аналіз портфелів Навички програмування Python Реалізація методів науки про дані при прийнятті інвестиційних рішень Оптимізація портфелів Навички програмування Управління власними інвестиціями Знання управління інвестиціями Експертиза в галузі комп'ютерних наук Знання науки про дані Вивчення візуалізації даних Основи альтернативних даних, що базуються на споживанні. Сертифікати спеціалізацій та курсів доступні для отримання. Опція вивчення з вільним графіком. Відео та матеріали для самостійного вивчення курсу. Тренувальні тести. Оцінювані завдання з відгуками однокурсників. Оцінювані тести з відгуками. Оцінювані завдання з програмування.
| Сертифікат | |
| Місяців | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Compassionate Leadership Through Service Learning with Jane Goodall and Roots & Shoots
Доступна розстрочка
require key skills and insights in order to create classroom environments which fully accommodate the learning... Долучайтеся до нашого онлайн-курсу для вчителів, спрямованого на дієву діяльність! Цей курс навчить учасників визначати та реалізовувати місцеву кампанію навчання через послуги, використовуючи модель програми Roots & Shoots. Навчальна програма з послуг надає учасникам вчителям ресурси для виявлення різниці між навчанням через послуги та громадською службою, а також застосування моделі Roots & Shoots, щоб допомогти молоді мати голос у визначенні та вирішенні потреб у своїй громаді. Наша мета - розвивати співчутливих лідерів, які зроблять світ кращим місцем для людей, інших тварин та навколишнього середовища. Допоможіть нам досягти цієї мети! Завершіть курс та наставляйте молодих людей, щоб вони очолювали зміни у своїх громадах, використовуючи картографування громад, співпрацю з зацікавленими сторонами та розробку практичних рішень у формі кампаній.
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Годин | 10 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Нейронні мережі та глибоке навчання
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Machine Learning
This course is part of the
Deep Learning Specialization
Neural Networks... У цьому курсі ви дізнаєтеся про основні концепції нейронних мереж та глибокого навчання. Ви зможете зрозуміти технологічні тенденції, що сприяють розвитку глибокого навчання, побудувати, навчити та застосувати повністю зв'язані глибокі нейронні мережі, реалізувати ефективні (векторизовані) нейронні мережі, визначити ключові параметри архітектури нейронної мережі та застосувати глибоке навчання до власних застосувань. Курс є вступним до Спеціалізації з глибокого навчання, яка допоможе вам зрозуміти можливості, виклики та наслідки глибокого навчання та підготує вас до участі в розробці передових технологій штучного інтелекту. Він надає можливість здобути знання та навички для застосування машинного навчання у вашій роботі, підвищити свою технічну кваліфікацію та зробити визначний крок у світі штучного інтелекту.
| Сертифікат | |
| Занять | 45 |
| Годин | 24 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Українська, Русский, English |
Principal Component Analysis (PCA) в машинному навчанні
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Цей курс на середньому рівні вводить математичні основи для отримання Principal Component Analysis (PCA), фундаментальної техніки зменшення розмірності. Ми розглянемо деякі основні статистичні характеристики наборів даних, такі як середні значення та дисперсії, обчислюватимемо відстані та кути між векторами за допомогою внутрішніх добутків та отримуватимемо ортогональні проекції даних на підпростори меншої розмірності. Використовуючи всі ці інструменти, ми потім отримаємо PCA як метод, який мінімізує середньоквадратичну помилку відтворення між точками даних та їх відтворенням. В кінці цього курсу ви будете знайомі з важливими математичними концепціями та зможете реалізувати PCA самостійно. Якщо ви маєте труднощі, ви знайдете набір jupyter-ноутбуків, які дозволять вам досліджувати властивості технік та провести вас через те, що вам потрібно зробити, щоб піти в правильному напрямку. Якщо ви вже експерт, цей курс може оновити деякі з вашого знання. Лекції, приклади та вправи потребують: 1. Реалізувати математичні концепції за допомогою реальних даних. 2. Отримати PCA з проекційної перспективи. 3. Розуміти, як працюють ортогональні проекції. 4. Оволодіти PCA.
| Сертифікат | |
| Занять | 32 |
| Годин | 20 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Introduction to Applied Machine Learning
Доступна розстрочка
Through this course you will start to critically examine your own ideas about education, teaching and learning... Цей курс призначений для фахівців, які чули про машинне навчання і хочуть застосувати його до аналізу даних та автоматизації. Навчання включає в себе визначення проблеми та підготовку даних для машинного навчання. Ви навчитеся визначати проблему машинного навчання за двома підходами, досліджувати наявні ресурси даних та ідентифікувати потенційні застосування машинного навчання. Ви навчитеся перетворювати бізнес-потреби на застосування машинного навчання та підготовлювати дані для ефективного застосування машинного навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 36 |
| Годин | 6 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація TensorFlow 2 for Deep Learning
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація призначена для дослідників та практиків машинного навчання, які прагнуть розвивати практичні навички в популярному фреймворку глибокого навчання TensorFlow. Перший курс цієї спеціалізації навчить вас основним концепціям, необхідним для успішної побудови, навчання, оцінки та прогнозування моделей глибокого навчання, включаючи перевірку ваших моделей, регуляризацію, використання зворотних зв'язків та збереження та завантаження моделей. Другий курс поглибить ваші знання та навички з TensorFlow, щоб розробляти повністю настроєні моделі глибокого навчання та робочі процеси для будь-якої програми. Ви будете використовувати API нижчого рівня в TensorFlow для розробки складних архітектур моделей, повністю настроєних шарів та гнучкого робочого процесу з даними. Ви також розширите свої знання про API TensorFlow, щоб включити послідовні моделі. Останній курс спеціалізується на все більш важливому ймовірнісному підходу до глибокого навчання.
| Сертифікат | |
| Місяців | 4 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація IBM Introduction to Machine Learning
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація допоможе вам здобути вступні навички, щоб успішно працювати в галузі машинного навчання та науки про дані. Після завершення програми ви зможете реалізувати потенціал алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту в різних бізнес-сценаріях. Ви зможете визначити, коли використовувати машинне навчання для пояснення певних поведінок та коли використовувати його для передбачення майбутніх результатів. Ви також навчитеся оцінювати свої моделі машинного навчання та впроваджувати найкращі практики.
| Сертифікат | |
| Місяців | 6 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Réseaux neuronaux et Deep Learning
Доступна розстрочка
Цей курс допоможе вам розпочати роботу з передовою штучною інтелектом. Інженери Deep Learning дуже популярні, а володіння цією галуззю відкриє вам безліч професійних можливостей. Deep Learning - це також нова «суперсила», яка дозволяє розробляти системи ШІ, які ще кілька років тому були неможливі. У цьому курсі ви дізнаєтеся основи Deep Learning. Після його завершення ви зможете: - розуміти великі технологічні тенденції, на яких базується Deep Learning; - розробляти, тренувати та використовувати повністю зв'язані глибокі нейронні мережі; - реалізувати ефективні (векторизовані) нейронні мережі; - розуміти основні параметри архітектури нейронної мережі. Цей курс не обмежується швидким або поверхневим описом Deep Learning, але також пояснює його принцип роботи.
| Сертифікат | |
| Занять | 46 |
| Годин | 19 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Українська, English |
Знайдено курси E learning в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Ужгород
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань