Курсы machine learning Киев
1814 курсів знайдено
Machine Design Part I
Доступна розстрочка
Перший курс серії «Machine Design», який охоплює основні теми механічного дизайну, такі як теорії статичної та втомної міцності, аналіз валів, кріпильних з'єднань та зубчастих передач, а також дизайн механічних систем, таких як коробки передач. У цій серії курсів ми розглянемо кілька захоплюючих випадків дизайну, включаючи вибір матеріалу для тотального ендопротезу стегна, дизайн та тестування крила літака 777 та вплив динамічних навантажень на дизайн болтового тискового судна. У цьому першому курсі ви навчитеся робустним технікам аналізу для передбачення та підтвердження продуктивності та життєвого циклу дизайну. Ми почнемо з огляду критичних властивостей матеріалів у дизайні, таких як напруження, міцність та коефіцієнт термічного розширення.
| Сертифікат | |
| Занять | 44 |
| Годин | 31 |
| 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 Project Management
28 600 грн.
с трудоустройством
Курс пропонує повноцінне навчання основам управління проєктами і впровадження Agile методологій. Упродовж курсу студенти ознайомляться з ключовими поняттями, процесами та документами управління проєктами, а також вивчать різні підходи до розробки проєктів, зосереджуючись на Waterfall, Agile та Hybrid. Курс також пропонує розширений огляд Scrum, зосереджений на ролі керівника проєкту у гнучкому середовищі.
Студенти отримають розуміння життєвого циклу проєкту, зможуть ефективно планувати, виконувати та контролювати проєкти, а також будуть мати знання щодо формування та керування командами.
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Місяців | 3 |
| Періодичність | 3 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий, Середній |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Українська |
Спеціалізація Deep Learning
Доступна розстрочка
Програма спеціалізації допоможе вам зрозуміти можливості, виклики та наслідки глибокого навчання та підготує вас до участі в розробці передової технології AI. Ви побудуєте та навчите нейронні мережі, такі як згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, LSTMs, Transformers, та дізнаєтеся, як зробити їх кращими за допомогою стратегій, таких як Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, та більше. Готуйтеся до вивчення теоретичних концепцій та їх застосування в промисловості за допомогою Python та TensorFlow та розв'язуйте реальні задачі, такі як розпізнавання мови, синтез музики, чат-боти, машинний переклад, обробка природньої мови та більше. Спеціалізація Deep Learning надає можливість крокувати в світ AI, допомагаючи здобути знання та навички для підвищення кваліфікації. Ви зможете побудувати та навчити глибокі нейронні мережі, визначити ключові параметри архітектури, реалізувати векторизовані нейронні мережі та глибоке навчання для застосувань, навчати тестові набори, аналізувати варіантність для застосувань DL, використовувати стандартні техніки та алгоритми оптимізації, побудувати згорткову нейронну мережу та застосувати її до завдань виявлення та розпізнавання, використовувати перенесення стилю нейронної мережі для генерації мистецтва та застосовувати алгоритми до зображень та відео даних, побудувати та навчити рекурентні нейронні мережі, працювати з NLP та Word Embeddings, використовувати токенізатори HuggingFace та моделі трансформаторів для виконання NER та відповідей на запитання.
| Сертифікат | |
| Місяців | 5 |
| 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 |
Спеціалізація Reinforcement Learning
Доступна розстрочка
Даний курс допоможе зрозуміти суть адаптивних систем навчання та штучного інтелекту. Вивчайте, як розв'язувати реальні проблеми за допомогою Reinforcement Learning (RL) та впроваджуйте повний RL рішення від початку до кінця. Після завершення цієї спеціалізації, студенти зрозуміють основи більшості сучасних ймовірних систем штучного інтелекту (AI) та будуть готові вивчати більш складні курси або застосовувати ідеї та інструменти AI до реальних проблем. Курс фокусується на малих проблемах, щоб зрозуміти основи Reinforcement Learning, як викладають світові експерти з Університету Альберти, Факультету науки. Побудуйте систему Reinforcement Learning для послідовного прийняття рішень. Розумійте простір RL алгоритмів (Temporal-Difference learning, Monte Carlo, Sarsa, Q-learning, Policy Gradients, Dyna та ін.). Розумійте, як формалізувати свою задачу як проблему Reinforcement Learning та як почати впровадження рішення. Розумійте, як RL вписується в більший контекст машинного навчання та як він доповнює deep learning, supervised та unsupervised learning.
| Сертифікат | |
| Місяців | 5 |
| 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 |
Навчання онлайн: від стратегій до оцінювання
Доступна розстрочка
Management Plan
Project Risk Management
Shareable Specialization and Course Certificates
Self-Paced Learning... Курс допоможе розробити розуміння успішних стратегій онлайн-навчання, які можна застосувати у власній практиці. Ви дізнаєтеся, як інтегрувати онлайн-технології у своє навчання, щоб забезпечити користь як для студентів, так і для себе. Курс розроблений на основі відкритого освітнього ресурсу, розробленого доктором Саймоном МакІнтайром та Карін Вотсон.
| Сертифікат | |
| Занять | 112 |
| 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 | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Deep Learning for Business
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Курс розкриває тему глибокого навчання та машинного навчання, які є ключовими технологіями майбутнього. Ви дізнаєтеся про нові продукти та послуги, які базуються на цих технологіях, а також про відкриті програмні засоби, які дозволяють їх використовувати. Курс складається з трьох частин, перша з яких присвячена стратегії бізнесу майбутнього на основі глибокого та машинного навчання. Друга частина фокусується на основних технологіях систем глибокого та машинного навчання, включаючи нейронні мережі, згорткові нейронні мережі та рекурентні нейронні мережі. Третя частина курсу присвячена практичним аспектам використання цих технологій в бізнесі.
| Сертифікат | |
| Занять | 21 |
| Годин | 8 |
| 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 |
Курс Deep Learning
19 200 грн.
Рекомендовано (але не обов’язково) проходити курси з Data Science/Machine Learning Fundamentals та Python... Основна ідея цього курсу полягає в тому, аби опанувати глибоке навчання за допомогою сучасних технологій для розв’язання задач комп’ютерного зору, обробки природної мови та прогнозування сучасних рядів.
Тому цей курс складається з трьох тематичних частин:
комп’ютерний зір (2-7 модулі);НЛП (8-13 модулі);часові ряди (14-15 модулі).
Основним робочим інструментом є PyTorch.
| Сертифікат | |
| Занять | 24 |
| Годин | 48 |
| Місяців | 2 |
| Періодичність | 3 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Місто | Днепр |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній, Професійний |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Українська |
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 |
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 |
Оцінювання навчання
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Курс присвячений оцінюванню навчання, яке стало все більш актуальним у сучасній освіті. Оцінювання стало основою систем відповідальності вчителів та шкіл за успішність учнів. Зараз оцінювання домінує у більшості розмов про реформи, особливо як засіб вимірювання успішності вчителів та шкіл за результатами навчання учнів. Курс допоможе зрозуміти, як оцінювання може допомогти у підвищенні успішності учнів та піднятті їх з циклів невдач.
| Сертифікат | |
| Занять | 25 |
| Годин | 14 |
| 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 |
Learning, Knowledge, and Human Development
Доступна розстрочка
Даний курс допоможе зрозуміти теорії навчання та розвитку та їх відношення до освітніх технологій. В першій частині курсу ми розглянемо теоретичний підхід, де намагатимемося розробити загальну систему посилань, розташовуючи підходи до психології навчання в термінах великих парадигматичних змін, від 'бехейвіоризму' до 'розвитку мозку' до 'соціального когнітивізму'. Друга частина курсу є практичною, де ми використовуватимемо ці теоретичні концепції для 'розбору' середовища навчання, що базується на технологіях, для виявлення його підлежних передумов.
| Сертифікат | |
| Занять | 18 |
| Годин | 9 |
| 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 |
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 |
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 |
Знайдено курси 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