Курсы machine learning бесплатные
1476 курсів знайдено
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 |
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 |
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 |
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 |
Building Deep Learning Models with TensorFlow
Доступна розстрочка
networks form, why do they exhibit certain patterns, and how does their structure impact diffusion, learning... У цьому курсі ви будете використовувати бібліотеку TensorFlow для застосування глибокого навчання до різних типів даних з метою вирішення реальних проблем. Глибокі мережі здатні виявляти приховані структури в нерозмічених та нерозмічених даних, таких як зображення, звук та текст. Після завершення курсу ви зможете пояснити основні концепції TensorFlow, такі як основні функції, операції та конвеєр виконання, описати, як TensorFlow може бути використаний для побудови глибоких мереж, застосувати TensorFlow для зворотного поширення, щоб налаштувати ваги та зміщення під час навчання нейронних мереж.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 7 |
| 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 |
A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)
Доступна розстрочка
This specialization is for professionals who have heard the buzz around machine learning and want to... У цьому курсі ви зможете поєднати свої знання з курсів 1, 2 та 3, щоб реалізувати повну систему підсиленого навчання для вирішення проблеми. Цей курс дозволить вам побачити, як кожен компонент - формулювання проблеми, вибір алгоритму, вибір параметрів та дизайн представлення - вписується в повне рішення та як зробити відповідний вибір при використанні підсиленого навчання в реальному світі. Для успішного закінчення курсу потрібно мати знання з ймовірностей та очікувань, основної лінійної алгебри, основного калькулю, Python 3.0 (принаймні 1 рік), реалізації алгоритмів з псевдокоду.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| 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 |
Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras
Доступна розстрочка
Цей курс введе вас у світ глибокого навчання та допоможе відповісти на багато питань, які люди зараз задають, наприклад, що таке глибоке навчання та як моделі глибокого навчання порівнюються зі штучними нейронними мережами? Ви дізнаєтеся про різні моделі глибокого навчання та побудуєте свою першу модель глибокого навчання, використовуючи бібліотеку Keras. Після завершення цього курсу учні зможуть: • Описати, що таке нейронна мережа, що таке модель глибокого навчання та в чому різниця між ними. • Продемонструвати розуміння моделей глибокого навчання без наглядного навчання, таких як автоенкодери та обмежені машини Больцмана. • Продемонструвати розуміння моделей глибокого навчання з наглядним навчанням, таких як згорткові нейронні мережі та рекурентні мережі. • Побудувати моделі та мережі глибокого навчання, використовуючи бібліотеку Keras.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 8 |
| 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 |
Blended Language Learning: Design and Practice for Teachers
Доступна розстрочка
Курс для викладачів мов, які бажають навчитися створювати та викладати змішаний курс мови. Курс складається з чотирьох модулів, в яких розглядаються ефективність та походження змішаної моделі навчання, вибір формату та побудова силабусу курсу, планування змішаного уроку, підбір інструментів та технологій для підтримки змішаного навчання, а також ефективні стратегії змішаного навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 21 |
| 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 |
e-Learning Ecologies: Innovative Approaches to Teaching and Learning for the Digital Age
Доступна розстрочка
Курс присвячений використанню технологій в навчанні. Технології можуть змінити навчальний процес, але часто вони не використовуються в освіті. Навіть коли вони вводяться, зміни здаються незначними і результати розчаровуючими. Технології не обов'язково приносять значні зміни в освіту.
| Сертифікат | |
| Занять | 28 |
| Годин | 19 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Ubiquitous Learning and Instructional Technologies
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Курс присвячений аналізу технологій, які використовуються для навчання. До обговорення входять: системи управління навчанням, інтелектуальні підручники, комп'ютерні адаптивні тести, гейміфікація, симуляції, навчання через соціальні медіа та взаємодію з однолітками, універсальний дизайн для навчання, системи диференційованого навчання, великі дані та аналітика навчання, моніторинг уваги та системи, що враховують емоційний стан. Учасники досліджують процеси вибору та впровадження відповідних технологій, проектування електронних навчальних ресурсів, проектування та застосування цифрових медіа в навчанні, ознайомлення з веб-доступністю та критичний аналіз переваг технологій в освіті.
| Сертифікат | |
| Занять | 38 |
| Годин | 14 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Learning Technologies Foundations and Applications
Доступна розстрочка
Курс Learning Technologies Foundations and Applications є одним з двох чотири тижневих MOOC-курсів, які складають частину сертифікату Instructional Design MasterTrack. Після проходження курсу ви зможете: 1. Визначити відповідні застосування технологій навчання для вирішення задач. 2. Оцінювати рішення з технологій навчання на основі теорії когнітивного навантаження та пов'язаних моделей дизайну мультимедійного навчання. 3. Обґрунтовувати вибір технологій навчання для вирішення організаційних проблем на основі доказів та кращих практик.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский, English |
Probabilistic Graphical Models 3: Learning
Доступна розстрочка
Configure a machine to create a database that can be used for analysis.... Цей курс адресує питання навчання: як PGM може бути вивчений з набору даних прикладів. Він є основою для сучасних методів в широкому спектрі застосувань, таких як медична діагностика, розуміння зображень, розпізнавання мови, обробка природної мови та багато іншого.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 66 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Професійний |
| Мова | Русский, English |
AI Capstone Project with Deep Learning
Доступна розстрочка
У цьому курсі студенти застосовують свої знання та експертизу з глибокого навчання до реального виклику. Вони використовують бібліотеку за своїм вибором, щоб розробити та перевірити модель глибокого навчання. Вони завантажують та попередньо обробляють дані для реальної проблеми, будують модель та перевіряють її. Потім студенти представляють звіт про проект, щоб продемонструвати валідність своєї моделі та своєї вправності в галузі глибокого навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 7 |
| Годин | 15 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Професійний |
| Мова | Русский, English |
The Teacher's Social and Emotional Learning
Доступна розстрочка
using the GNU Toolchain GCC, using Git version control, and developing software in Linux on a Virtual Machine... У курсі ви дізнаєтеся про необхідність соціального та емоційного навчання для вчителів, а також про різні емоції в навчанні та викладанні. Курс є частиною Спеціалізації «Вчитель та соціально-емоційне навчання (SEL)». Курс придатний для поширення сертифікатів. Опція навчання з вільним графіком.
| Сертифікат | |
| Занять | 11 |
| Годин | 13 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Професійний |
| Мова | Русский, English |
Знайдено курси Machine 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