Курсы machine learning - Харьков

Data Science / Machine Learning — комплексная программа обучения, что призвана помочь специалистам решать задачи по сбору и анализу больших объемов информации с применением концепций Data Science и Machine Learning. На сегодняшний день это одно из самых прогрессивных направлений в сфере информационных технологий в виду необходимости обработки все большего количества данных и извлечения из них полезных свойств. После прохождения программы обучения вы будете иметь представление о технологии Big Data, научитесь исследовать предметную область знаний и применять к ее обработке методы машинного обучения.

, Базовые понятия Big Data, Business Intelligence,  Data Mining, Data Science, Machine... В мире существует огромное количество информации. Чтобы извлечь пользу из этих данных, их нужно упорядочить и проанализировать. Data Science изучает методы обработки данных, а также статистические методы и методы проектирования и разработки баз данных. На основе полученной информации создаются нейронные сети и смарт-системы. Data Science считается перспективным, востребованным и высокооплачиваемым направлением. Привлекательности добавляет и тот факт, что необязательно быть программистом, чтобы строить карьеру в области работы с данными: зачастую позиция Data Scientist интересна математикам и аналитикам.

Ни один проект невозможно слаженно и грамотно реализовать без проектного менеджера. Именно этот человек формирует и координирует команду, распределяет задачи и определяет методологию их выполнения, а также четко проясняет ТЗ и отчитывается перед клиентом. Профессия является достаточно перспективной в условиях развития различных проектов, ведь от заказов зависит процветание бизнеса. Поэтому работа ПМ хорошо оплачивается. Программа предполагает комплексное освоение профессии, благодаря которому вы узнаете все о методологиях ведения проектов, принципах работы и базовых инструментах специалиста.

Курсы Python — комплексная программа обучения языку программирования Рython. Рython ориентирован на повышение продуктивности фронтенда и читабельности его кода. Язык прост в использовании, но в то же время его библиотека предоставляет большой выбор полезных функций, необходимых для создания веб-дизайна. Комплексный курс Python состоит из двух направлений: • Курс Python Pro (В начале курса начинающих разработчиков знакомят с основами программирования на данном языке, а уже в конце курса студенты могут полноценно использовать язык Python для написания программ). • Веб-разработка на Python / Django дает возможность профессионально разрабатывать коммерческие веб-приложения, используя Django-фреймворк. Наши преподаватели — опытные специалисты из IТ-компаний, предлагающие комплексный подход к изучению среды разработки Рython. Курс занятий эффективно объединяет теоретические основы обучения с их практическим применением. Кроме овладения профессиональными навыками работы с Рython, обучение предполагает прокачку и soft skills, которые помогут эффективно использовать личностный и творческий потенциал разработчика. Окончив курс Python с высокими баллами, вы можете получить предложение пройти стажировку с возможностью дальнейшего трудоустройства в топовых компаниях IТ-рынка.

Курсы Deep learning в Киеве по лучшей цене ➦ записаться на ➦ обучение Deep learning с нуля ✅ с сертификатом... Основная идея этого курса заключается в том, чтобы научиться глубокому обучению с помощью современных технологий для решения задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и прогнозирования временных рядов. Поэтому данный курс состоит из трех тематических частей: компьютерное зрение (2-7 модули); НЛП (8-13 модули); временные ряды (14-15 модули). Основным рабочим инструментом является PyTorch.

Цей експрес-курс допоможе кожному учаснику розібратися із теоретичними основами формування та аналізу цифрових зображень, методами виділення ознак для задач локалізації, трекінгу та класифікації об’єктів. Особливу увагу ми приділимо архітектурам згорткових нейронних мереж, які широко використовуються у вирішенні задач Computer Vision.

Welcome to this course on Machine Learning. Machine Learning is a branch of artificial intelligence, concerned with the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data.

У цьому курсі ви дізнаєтесь про регуляризовані лінійні моделі регресії для задачі прогнозування та вибору ознак. Ви зможете працювати з дуже великими наборами ознак та вибирати між моделями різної складності. Ви також проаналізуєте вплив аспектів вашого датасету, таких як викиди, на ваші вибрані моделі та прогнози. Для підгонки цих моделей ви реалізуєте алгоритми оптимізації, які масштабуються до великих наборів даних.

У цьому курсі ви навчитеся створювати моделі, які передбачають клас (позитивний / негативний настрій) зі вхідних функцій (текст відгуків, інформація про профіль користувача тощо). У другому випадку вивчення на прикладі передбачення невиплат по кредитах, ви займетесь фінансовими даними та передбачатимете, коли кредит є ризикованим або безпечним для банку. Ці завдання є прикладами класифікації, однієї з найбільш широко використовуваних галузей машинного навчання з широким спектром застосувань, включаючи спрямовану рекламу, виявлення спаму, медичну діагностику та класифікацію зображень. У цьому курсі ви створите класифікатори, які забезпечують сучасну продуктивність на різноманітних завданнях. Ви ознайомитеся з найуспішнішими техніками, які найбільш широко використовуються на практиці, включаючи логістичну регресію, дерева рішень та підсилення.

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.

оплаті частинами 25 студентів кожен студент отримує регулярний фідбек від куратора Спеціаліст у сфері Machine... Розглянемо цикл життя моделей машинного навчання. Зрозуміємо, що означає будувати складні продукти для бізнесу на основі даних і моделей для різних доменів, таких як комп'ютерний зір, обробка мови, статистичних даних та часових рядів. Заімплементуємо кожен крок у циклі життя моделей машинного навчання: від роботи з даними, тренування, деплойменту, моніторингу до автоматичного оновлення моделей у продакшні. Для кожного заімплементованого кроку розглянемо вже наявні варіанти рішень з їхніми перевагами та недоліками. 21 травня

Класичний вступний курс із сучасного Machine Learning з акцентом на практику.

The objective of this course is to give you a holistic understanding of machine learning, covering theory, application, and inner workings of supervised, unsupervised, and deep learning algorithms.

This series starts out teaching basic machine learning concepts like linear regression and k-nearest neighbors and moves into more advanced topics like neural networks and convolution neural networks.

Комплексний курс з акцентом на практику, який познайомить із задачами Machine Learning та інструментами Amazon Web Services. Після курсу ви зможете використовувати дані, оброблені методами машинного навчання, для аналітики, прогнозування й оптимізації бізнес-процесів.