Курсы машинного вязания бесплатные
129 курсів знайдено
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Доступна розстрочка
Цей курс покриває кілька способів включення машинного навчання в потоки даних на Google Cloud в залежності від рівня настроювання, включаючи AutoML, Notebooks та BigQuery machine learning (BigQuery ML). Крім того, у курсі розглядається, як виробляти машинні рішення використовуючи Vertex AI. Учасники отримають практичний досвід побудови моделей машинного навчання на Google Cloud за допомогою QwikLabs. Курс також охоплює різні аспекти машинного навчання, включаючи відмінності між ML, AI та Deep Learning, використання ML API на неструктурованих даних, виконання BigQuery команд з Notebooks, створення ML моделей за допомогою SQL синтаксису в BigQuery та без кодування за допомогою AutoML.
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Годин | 6 |
| 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 |
Machine Learning for Accounting with Python
Доступна розстрочка
Курс вводить алгоритми машинного навчання та їх застосування в облікових задачах. Він охоплює класифікацію, регресію, кластеризацію, аналіз текстів, аналіз часових рядів. Курс також обговорює оцінку та оптимізацію моделей. Цей курс надає студентам можливість застосовувати відповідні моделі машинного навчання на бізнес-даних з Python для вирішення різних проблем.
| Сертифікат | |
| Занять | 35 |
| Годин | 63 |
| 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 |
Дизайн моторів та електричних коліс
Доступна розстрочка
Другий курс у спеціалізації вбудовування датчиків та моторів. Даний курс допоможе вам зрозуміти, як вибрати потрібний мотор для машинного дизайну, інтегрувати його в машину, розробити контур керування мотором в апаратному та програмному забезпеченні, а також додати мотор та контур керування в мікропроцесорний набір розробки. Для успішного закінчення курсу потрібно знати, як використовувати апаратний та програмний набір розробки, що був представлений у першому курсі 'Датчики та датчикові кола'.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| Годин | 36 |
| 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 |
Fundamentals of Machine Learning in Finance
Доступна розстрочка
Курс допоможе студентам вирішувати практичні задачі, які вони можуть зустріти в реальному житті, включаючи: (1) розуміння того, де проблема, з якою стикається студент, лежить на загальному ландшафті доступних методів машинного навчання, (2) розуміння того, який певний підхід до машинного навчання буде найбільш відповідним для вирішення проблеми, та (3) здатність успішно реалізувати рішення та оцінити його продуктивність. Студент з деякими або без попередніх знань з машинного навчання (ML) дізнається про основні алгоритми навчання з учителем та без учителя, та навчання з підсиленням, та зможе використовувати відкриті пакети Python для проектування, тестування та реалізації алгоритмів ML в фінансах. Курс "Fundamentals of Machine Learning in Finance" надасть більш глибокий огляд навчання з учителем, без учителя та з підсиленням, та закінчиться проектом з використанням навчання без учителя для реалізації простої стратегії торгівлі портфелем.
| Сертифікат | |
| Занять | 33 |
| Годин | 18 |
| 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 |
Convolutional Neural Networks in TensorFlow
Доступна розстрочка
Цей курс є частиною спеціалізації з машинного навчання в TensorFlow і навчить вас кращих практик використання TensorFlow, популярного відкритого фреймворку для машинного навчання. Ви дізнаєтеся, як працювати з реальними зображеннями різних форм і розмірів, візуалізувати шлях зображення через згортки, щоб зрозуміти, як комп'ютер бачить" інформацію побудувати графіки втрат та точності дослідити стратегії запобігання перенавчанню включаючи збільшення та випадкове відключення. Нарешті ви дізнаєтеся про передачу навчання та те як можна вилучити навчені функції з моделей.
| Сертифікат | |
| Занять | 28 |
| Годин | 16 |
| 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 |
Вивчення основ обробки тексту з використанням Python
Доступна розстрочка
Цей курс введе студента в основи обробки тексту та маніпулювання текстом. Курс починається з розуміння того, як Python працює з текстом, структури тексту як для машин, так і для людей, та огляду фреймворку nltk для маніпулювання текстом. Другий тиждень фокусується на загальних потребах у маніпулюванні, включаючи регулярні вирази (пошук тексту), очищення тексту та підготовку тексту для використання процесами машинного навчання. Третій тиждень застосовує базові методи обробки природньої мови до тексту та демонструє, як досягти класифікації тексту. Останній тиждень досліджує більш складні методи виявлення тем у документах та групування їх за схожістю (моделювання тем).
| Сертифікат | |
| Занять | 20 |
| Годин | 25 |
| 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 |
Python and Machine Learning for Asset Management
Доступна розстрочка
Цей курс допоможе вам оволодіти підходами машинного навчання в області управління інвестиціями. Він був розроблений двома лідерами думок у своїй галузі, Лайонелем Мартелліні з Інституту ризик-менеджменту EDHEC та Джоном Малві з Університету Принстон. Починаючи з основ, вони допоможуть вам набути практичних навичок для розуміння науки про дані, щоб ви могли приймати найкращі рішення щодо портфеля. Курс розпочнеться з введення в основи машинного навчання, за яким буде наступна глибока дискусія про застосування цих технік до прийняття рішень щодо управління портфелем, включаючи розробку більш надійних факторних моделей, побудову портфелів з покращеними перевагами диверсифікації та впровадження більш ефективних моделей управління ризиками.
| Сертифікат | |
| Занять | 39 |
| Годин | 16 |
| 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 |
Спеціалізація TensorFlow: Data and Deployment
Доступна розстрочка
Продовжуйте розвивати свої навички в TensorFlow, навчайтеся працювати з різними сценаріями розгортання та відкривайте нові способи ефективного використання даних при навчанні моделей машинного навчання. У цій чотирьохкурсовій спеціалізації ви дізнаєтеся, як довести свої моделі машинного навчання до реальних користувачів на різних пристроях. Почніть з розуміння того, як навчати та запускати моделі машинного навчання в браузерах та мобільних додатках. Дізнайтеся, як використовувати вбудовані набори даних за допомогою всього кількох рядків коду, досліджуйте потоки даних з TensorFlow Data Services, використовуйте API для контролю розбиття даних, обробляйте всі типи неструктурованих даних та перенавчайте розгорнуті моделі за допомогою даних користувачів, зберігаючи конфіденційність даних. Застосовуйте свої знання в різних сценаріях розгортання та ознайомтеся з TensorFlow Serving, TensorFlow Hub, TensorBoard та багатьма іншими. Промисловість у всьому світі впроваджує штучний інтелект. Запускайте моделі у своєму браузері за допомогою TensorFlow.js, готуйте та розгортайте моделі на мобільних пристроях за допомогою TensorFlow Lite, отримуйте доступ до навчальних даних, організовуйте та обробляйте їх легше за допомогою TensorFlow Data Services, досліджуйте чотири складні сценарії розгортання за допомогою TensorFlow Serving, TensorFlow Hub та TensorBoard.
| Сертифікат | |
| Місяців | 4 |
| 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 Data, Signal, and Image Analysis with MATLAB
Доступна розстрочка
Курс надає вступ у використання MATLAB для аналізу даних, сигналів та зображень. Після закінчення курсу, студенти зрозуміють, як можна використовувати методи машинного навчання в MATLAB для класифікації та передбачення даних; як виконувати візуалізацію даних, включаючи візуалізацію даних для високо-вимірних наборів даних; як виконувати обробку та аналіз зображень, включаючи фільтрацію та сегментацію зображень; та як виконувати типові завдання аналізу сигналів, включаючи проектування фільтрів та аналіз частот. Студенти зрозуміють, як сигнали, зображення та дані представлені та обробляються в MATLAB. Курс надає можливість набути досвіду в методах візуалізації даних, включаючи високо-вимірні набори даних в MATLAB. Студенти застосують методи машинного навчання для класифікації та передбачення даних в MATLAB. Студенти навчаться основним методам аналізу частот сигналів та обробки зображень в MATLAB.
| Сертифікат | |
| Занять | 20 |
| Годин | 23 |
| 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 |
AI для медичної діагностики
Доступна розстрочка
Програма допоможе отримати практичний досвід застосування передових технік машинного навчання для вирішення конкретних проблем у сучасній медицині. У курсі ви створите моделі класифікації та сегментації зображень з використанням згорткових нейронних мереж для діагностики захворювань легенів та головного мозку. Не потрібен попередній медичний досвід.
| Сертифікат | |
| Занять | 40 |
| 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 |
Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow
Доступна розстрочка
Цей курс навчить вас, як навігувати різними сценаріями розгортання та ефективно використовувати дані для навчання моделей машинного навчання. Ви дізнаєтеся про TensorFlow Serving, TensorFlow Hub, TensorBoard та федеративне навчання. Курс будується на базі TensorFlow in Practice Specialization. Якщо ви новачок у TensorFlow, ми рекомендуємо спочатку пройти TensorFlow in Practice Specialization.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 13 |
| 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 |
Спеціалізація Data Science: Statistics and Machine Learning
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація розвиває матеріал зі спеціалізації Data Science: Foundations using R. Вона охоплює статистичний висновок, моделі регресії, машинне навчання та розробку продуктів з даними. У проекті Capstone ви застосуєте навички, набуті під час побудови продукту з даними реального світу. Після завершення курсу студенти матимуть портфоліо, яке демонструє їх майстерність матеріалу.
| Сертифікат | |
| Місяців | 6 |
| 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-driven Astronomy
Доступна розстрочка
Курс зосереджений на використанні практичних навичок для роботи з великими наборами даних в астрономії. Ви дізнаєтеся, як реалізувати алгоритми, які працюють з великими наборами даних, як використовувати бази даних для управління даними та як вивчати дані за допомогою інструментів машинного навчання. Курс використовує мову програмування Python 3, яка є стандартом в астрономії.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 23 |
| 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 |
AI for Medical Prognosis
Доступна розстрочка
Цей курс допоможе вам отримати практичний досвід застосування машинного навчання до конкретних проблем в медицині. Ви дізнаєтеся, як застосовувати дерева рішень для моделювання нелінійних залежностей, які часто спостерігаються в медичних даних, та застосовувати їх для більш точного прогнозування показників смертності. Крім того, ви навчитеся працювати з відсутніми даними, що є ключовим викликом у реальному світі.
| Сертифікат | |
| Занять | 66 |
| Годин | 29 |
| 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 Machine Learning for Trading
Доступна розстрочка
Ця 3-курсова спеціалізація від Google Cloud та New York Institute of Finance (NYIF) призначена для фінансових професіоналів, включаючи, але не обмежуючись, трейдерів хедж-фондів, аналітиків, денних трейдерів, тих, хто займається управлінням інвестиціями або портфелем, та всіх, хто цікавиться отриманням більш глибоких знань про те, як створювати ефективні торгові стратегії з використанням машинного навчання (ML) та Python.
| Сертифікат | |
| Місяців | 3 |
| 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 машинного вязания 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