Курсы машинного вязания Херсон

Умение создавать своими руками уникальные вещи – это не просто хобби или какое-то однодневное увлечение, это невероятный труд, который смело можно назвать настоящим искусством. Сегодня наблюдается интенсивный рост интереса современниц к изделиям ручной работы. Надоели скучные и однотипные платья, юбки и свитера, продающиеся в модных бутиках? Хочется чего-то нового и уникального? Тогда Вам на помощь придут курсы вязания спицами и крючком. Учебный центр «Нота Бене» в г. Херсоне проводит набор на Курсы вязания спицами и крючком для начинающих.

Вы хотите радовать себя, своих детей и друзей подарками, которые сделаны своими руками? Тогда приглашаем на курсы по вязанию игрушек в Херсон в УЦ Твой Успех. Индивидуальное обучение, а также обучение в мини-группах. Вашему вниманию занятия по вязанию игрушек! Для вас три уровня сложности вязания игрушек. Начать можно с любого, учитывая ваш уровень умений вязания крючком.

Приглашаем на курсы по вязанию на вилках в Херсон в УЦ Твой Успех. В последнее время вязание на вилке приобретает всё большую популярность у рукодельниц. Освоить этот способ нелегко, а вещи связанные на вилке очень красивы и оригинальны. Мы гарантируем индивидуальный подход к каждому клиенту, максимум практических занятий.

Приглашаем на курсы вязания на спицах и крючком в Херсон в УЦ Твой Успех. Данные курсы предусматривают обучение слушателей с самых азов. Тонкости выбора инструмента: спиц, крючков, вилок и так далее. Подбор пряжи: по качеству, фактуре, толщине. Правильный набор (и закрытие) петель. Сможете читать схемы, многообразие узоров и их соответствие конкретной модели. Обучение проходит индивидуально и мини-группе.

Курс предназначен для тех, кто ранее уже вязал, но возможно забыл некоторые петли, правила или запутался в сложных узорах. В рамках курса вы сможете вспомнить все забытое и освежить свои навыки вязания крючком. Вам предоставляется свобода выбора заданий и тем для уроков. Вы можете обсудить их с преподавателем и задавать любые вопросы, связанные с вязанием крючком. Рекомендуется брать на себя большой объем домашней работы и заниматься несколькими проектами одновременно. Это поможет вам быстро восстановить прежние навыки и, возможно, изучить новые приемы и техники. Кроме того, вы можете дополнительно ознакомиться со сложными аспектами вязания крючком, такими как вилка, брюгге, венгерское кружево, модульное вязание, бесшовное и ирландское кружево, а также другими техниками.

Курс "Машини Тьюрінга" включає в себе вводну частину, яка ознайомить вас з основними різновидами Машин Тьюрінга, їх практичним застосуванням та їх особливостями. Основна частина курсу містить в собі більше практичної роботи, пов'язаної з програмуванням машин Тьюрінга різними способами, а також з роботою на симуляторах машин Тьюрінга. Після проходження курсу ви будете знати основні терміни та поняття, які можуть зустрітися в роботі з машинами Тьюрінга, а також отримаєте навички програмування таких машин.

Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач

Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач у галузі науки про дані. Курс «Машинне навчання» виготовлено в межах "Ініціативи з розвитку аналітичних центрів в Україні", яку виконує МФ «Відродження» у партнерстві з Фондом розвитку аналітичних центрів (TTF) за фінансової підтримки посольства Швеції в Україні. Думки та позиції викладені в цьому курсі є позицією автора та необов'язково відображають позицію уряду Швеції.

Курс пояснює основні принципи машинного перекладу. Машинний переклад - це завдання перекладу з однієї природної мови на іншу природну мову. Тому ці алгоритми можуть допомогти людям спілкуватися на різних мовах. Після проходження цього курсу ви зможете зрозуміти основні труднощі перекладу природних мов та принципи різних підходів до машинного перекладу. Основний акцент курсу буде зроблений на сучасну технологію нейронного машинного перекладу, яка використовує методи глибокого навчання для моделювання процесу перекладу. Ви зможете визначити, які концепції найкраще підходять для вашої програми машинного перекладу.

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.

У курсі ви дізнаєтеся, як побудувати успішний проект машинного навчання та отримаєте практику у прийнятті рішень як лідер проекту машинного навчання. Ви зможете діагностувати помилки в системі машинного навчання, пріоритезувати стратегії зменшення помилок, розуміти складні налаштування МО, такі як невідповідність тренувальних / тестових наборів та порівнювати або перевершувати результати, що досягаються людьми. Ви зможете застосовувати навчання від кінця до кінця, передачу навичок та багатозадачне навчання. Курс також можна пройти окремо для студентів, які мають базові знання машинного навчання. Курс базується на досвіді Андрю Нг у створенні та випуску багатьох продуктів глибокого навчання. Якщо ви мрієте стати технічним лідером, який може встановлювати напрямок для команди штучного інтелекту, то цей курс надає промисловий досвід"

Курс надасть вам базове розуміння моделей машинного навчання (логістична регресія, багатошарові персептрони, згорткові нейронні мережі, обробка природньої мови тощо), а також продемонструє, як ці моделі можуть вирішувати складні проблеми в різних галузях, від медичної діагностики до розпізнавання зображень та передбачення тексту. Крім того, ми розробили практичні вправи, які дадуть вам практичний досвід реалізації цих моделей на наборах даних. Ці практичні вправи навчать вас реалізовувати алгоритми машинного навчання з використанням PyTorch, відкритих бібліотек, які використовують провідні технологічні компанії в галузі машинного навчання (наприклад, Google, NVIDIA, CocaCola, eBay, Snapchat, Uber та багато інших).

Курс надає базові знання та практичні навички з побудови та застосування функцій передбачення з акцентом на практичні застосування. Курс охоплює такі концепції, як набори тренувань та тестів, перенавантаження та рівні помилок. Курс також вводить різноманітні методи машинного навчання на основі моделей та алгоритмів, включаючи регресію, класифікаційні дерева, наївний Байєс та випадкові ліси. Курс охоплює повний процес побудови функцій передбачення, включаючи збір даних, створення ознак, алгоритми та оцінку.

У цьому курсі ви отримаєте практичний досвід роботи з машинним навчанням на прикладах різних використань. Ви дізнаєтеся, як передбачити ціни на будинки, проаналізувати настрій користувачів за їх відгуками, знайти потрібні документи, рекомендувати товари та шукати зображення. Цей курс допоможе вам зрозуміти основні підходи до машинного навчання та їх застосування в різних галузях. Курс розглядає метод машинного навчання як чорну скриньку.

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.