Курсы хобби

Хобби: телерадио ведущая.... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.

Хобби: телерадио ведущая.... На цьому курсі ви навчитеся мові запитів SQL та дизайнувати бази даних. Курс включає в себе вивчення синтаксису SQL, створення, змінення та видалення даних та таблиць, індекси, складні запити та повнотекстовий пошук, вкладені запити. Курс містить 60 окремих уроків, 13 практикумів, 7 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 30 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде дизайн бази даних для веб-додатка.

Хобби: телерадио ведущая.... Курс складається з трьох частин. Спочатку ми розберемо, як розраховувати відсотки за депозитами та платежі за кредитами і потренуємося в кредитному аналізі. Потім вивчимо підходи для вирішення інвестиційних задач: дисконтування, амортизація, ексцес, внутрішня ставка доходності та оцінка інвестицій. Проведемо інвестиційний аналіз. На завершення трохи займемося статистичним апаратом та навчимося точно прогнозувати дохідність тих чи інших інвестицій та будувати тенденції. Для проходження курсу потрібен Microsoft Excel версії не нижче 2010. Розрахунок простих та складних відсотків Розрахунок диференційованих та аннуїтетних платежів Переплата та погашення кредиту Розрахунок амортизації Внутрішня ставка доходності та приведена вартість грошей Аналіз акцій та облігацій Ймовірності та розподіли Персентилі та довірчі інтервали Лінійний та нелінійний прогноз Довірчий інтервал для прогнозу Оцінка фінансових ринків Оцінка інвестиційних стратегій

Игра на гитаре для меня не просто хобби.... Онлайн-курс "Игра на гитаре с нуля" розрахований на дорослих, які хочуть навчитися грати з нуля. Курс зроблений з упором на правильну техніку гри, щоб красиво і рівно грати улюблені пісні. Після проходження курсу Ви зможете виразно грати пісні боєм і підбором, а також, за бажанням, зможете розвиватися в класиці або фінгерстайлі. Курс містить 4 відео та 14 ресурсів для скачування. Доступний повний пожиттєвий доступ через мобільні пристрої та телевізор. Після успішного проходження курсу Ви отримаєте сертифікат.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

профессионалом в разработке Web приложений, так и для тех, кто просто хочет заниматься этим в качестве хобби... Этот курс научит вас всему необходимому для создания современных веб сайтов, привлекающих пользователей. Мы разберем веб дизайн с нуля, поэтому никакого опыта не требуется. В этом курсе вы узнаете, как создавать сайты при помощи HTML5, CSS3 и jQuery. Мы разберем в подробностях, для чего используется язык HTML и CSS в Web разработке. Вы научитесь заполнять вебсайт контентом при помощи различных HTML элементов и стилизовать их при помощи CSS и добавлять различные эффекты при помощи jQuery.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

Этот курс будет отличным стартом, как для начала разработки в качестве хобби, так и для достижения успехов... Курс подходить для людей любой професії та віку. На курсі ви дізнаєтеся про змінні, функції та основи взаємодії об'єктів між собою. Курс спеціально підготовлений для людей будь-якої професії та віку. Для успішного проходження курсу достатньо знань шкільної математики. Ви створите аркадний авіашутер та арканоїд, познайомитесь з основами взаємодії об'єктів та настроїте поведінку кожного об'єкта в залежності від конкретної ігрової ситуації. Курс є чудовим стартом для переходу в сферу Game Development. На курсі ви навчитеся створювати та використовувати різні типи змінних, функцій та евентів, працювати з блюпринтами, таймерами, делегатами, системою частинок та звуків. В кінці курсу ви зможете створити гру в вашому улюбленому жанрі та отримаєте сертифікат.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

Хобби: телерадио ведущая.... 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.

Хочешь начать учить китайский? Или уже занимаешься, но не хватает системности и дисциплины, чтобы заговорить? Курс "На старт. Внимание. Китайский." - то, что тебе нужно!Курс состоит из 9 видео-лекций, 9 видео-практик и 10 видео-практик по фонетике. В лекциях мы слушаем диалоги, составленные и записанные носителями языка, разбираем новые слова и грамматику. Всё очень доступно и наглядно! В практиках у тебя есть отличная возможность проверить насколько хорошо тебе запомнились иероглифы и грамматические структуры из лекций, а также развить навык аудирования. Просто останавливай видео до звукового сигнала и проверяй себя! В конце практики ты сможешь посмотреть и понять отрывок из китайского сериала или фильма! Также ты сможешь проверить себя в онлайн играх! Параллельно с изучением лексического и грамматического материала будет идти работа над фонетикой. И начнётся она с самого начала! Фонетикой можно и нужно заниматься постоянно! Ты можешь реально прокачать навык различения тонов и звуков! Практики по фонетике познакомят тебя с фонетической системой китайского языка, правилами изменения тонов, помогут тебе лучше различать 2 и 3 тон, похожие инициали и финали. Курс рекомендуется пройти в течение 4 недель. Программа курса:НЕДЕЛЯ 1Лекция 1 (первая порция инициалей и финалей)Лекция 2 (тоны; цифры)Лекция 3 (вторая порция инициалей и финалей; знакомство и прощание)НЕДЕЛЯ 2Лекция 4 (национальности; профессии; возраст)Лекция 5 (изучение китайского языка; работа)Лекция 6 (описание состояний и чувств)НЕДЕЛЯ 3Лекция 7 (семья; описание внешности)Лекция 8 (шоппинг; описание предметов)НЕДЕЛЯ 4Лекция 9 (хобби; предпочтения; умения)Кому подойдет этот курс? Всем начинающим изучать язык! Если ты совсем с нуля, стартуем с нами! Если ты на уровне HSK 1 или уже завершил его, но хочешь повторения и расширения разговорной лексики - присоединяйся к нам! Ведь мы включили слова из других уровней, а также много разговорной лексики, которой китайцы пользуются каждый день.Чем наш курс нравится нашим студентам, которые уже прошли его:✔️У тебя будет очень много практики! Ты точно все запомнишь! Вспомнить правильный пиньинь, проверить, насколько хорошо ты запомнил иероглифы, перевести или построить предложение на китайском - все это ты будешь делать на видео практиках. Просто останавливай видео до звукового сигнала и проверяй себя! Практическая часть полностью озвучена нейтивами!✔️Также мы приготовили для тебя много классных интерактивных заданий на закрепление материала!✔️А ещё задания на основе отрывков из китайских фильмов и сериалов! Это ведь так круто! С самого начала изучения языка ты уже сможешь смотреть сериальчики и понимать китайцев!На курсе ты прокачаешь навык аудирования, выучишь самые распространенные ключи и сможешь распознать более 100 иероглифов.

Детское хобби заложило творческое начало, поэтому мне больше нравится работать над Арт проектами, чем... Базовий курс по 3Ds Max для початківців (Частина I). Навчання проходить за принципом Step by Step від основних речей до більш складних та цікавих, тому підходить абсолютно для всіх бажаючих. Курс складається з 7 кроків, включаючи вводні уроки, стандартні примітиви, сплайни, набір інструментів Editable Poly, полігональне моделювання тощо. Курс містить практичні завдання, що дозволяють освоїти програму та перейти до наступного рівня навчання. Курс записаний мужнім голосом.