Курсы моделей Бровары

онлайн-ресурсів з готовими дидактичними матеріалами, демонстраційними відео, інтерактивними вправами, 3D-моделями... І під час карантинів, і в звичайному режимі навчального процесу перед учителем регулярно постає питання: як зацікавити учнів темою, як краще донести матеріал, якими способами розвивати навички учнів, як зробити навчання яскравим та водночас ефективним. У цьому курсі пропонується багато онлайн-ресурсів, які можна буде одразу використати як при дистанційній роботі, так і в класі.

Получить актуальные знания в простой и доступной даже для школьника форме можно на базе Учебного Центра. Здесь ученики ознакомятся с примерами современных игр и получат представление об особенностях их создания. Юным слушателям будет полезно не только играть в игры, но и узнать, как они делаются. При разработке современных игр широко используется редактор Unity 3D, в котором можно создавать и анимировать персонажей, использовать скрипты для настройки реакции пользователя, имитировать физику в условиях заданной сцены и многое другое. В Unity 3D можно выстраивать сцены с использованием различного освещения и материалов. Расширить возможности программы и создать конечный игровой продукт позволяет язык программирования C#, азы которого также будут изучены в рамках программы.

Ⅱ ступень в подготовке профессиональных коучей. Коммуникационный коучинг – метод тренировки, развития коммуникативных навыков и решения проблем в сфере межличностных и внутриличностных коммуникаций, или, проще говоря, метод консультирования по вопросам общения. Основной упор курса делается на развитие личных навыков общения: видеть скрытые мотивы, уметь их признавать, понимать, не оценивать, слушать, приводить к компромиссу, отказывать и защищать границы без потерь для себя и других, уметь договариваться с самим собой и своими убеждениями, страхами, запретами.

онлайн-ресурсів з готовими дидактичними матеріалами, інтерактивними симуляціями, демонстраційними відео, 3D-моделями... І під час карантинів, і в звичайному режимі навчального процесу перед учителем регулярно постає питання: як зацікавити учнів темою, як краще донести матеріал, як провести дослідження чи експеримент при мінімумі можливостей, як зробити навчання яскравим та водночас ефективним. У цьому курсі пропонується 25 онлайн-ресурсів, які можна одразу використати як при дистанційній роботі, так і в класі: інтерактивні симуляції, 3D-моделі, відеоуроки, добірки тестових завдань, розробки уроків та ін.

Наш курс Amazon Web Services (AWS) даст представления с нуля о разработке доступных, экономичных, отказоустойчивых систем на Amazon Web Services (AWS) — облачных технологий. Вы многое узнаете о технологии AWS и о том, как развёртывать приложения на её базе с использованием основных архитектурных принципов. Во время обучения с Amazon, Вы познакомитесь с принципами построения сложных архитектурных решений с высокой доступностью и отказоустойчивостью на AWS. Шестой этап затрагивает большинство тем, необходимых для сдачи экзамена на сертификат AWS Certified Solutions Architect – Associate Level. Воспользовавшись обучением на наших курсах Вы получите отличные навыки работы с облачными технологиями и сможете работать по современной айти специальности Cloud Engineer.

Школа розробила курс «Science», який допоможе юним винахідникам та винахідницям за допомогою яскравих масштабних моделей зануритись у світ фізики з елементами інженерії, хімії і математики. Учні та учениці зможуть відчути фізичні величини (дійсно зрозуміти, що ж таке 1 ньютон, багато чи мало 1 паскаль, ампер, ом тощо), вивчити електромагнітні явища та зрозуміти, як використовувати сонячні панелі. Замість паперових зошитів учні використовують електронні.

Умение видеть скрытые мотивы, модели поведения и манипуляции – довольно ценный навык в работе, жизни... Обучение Коучингу - без мифов и магии, с опорой на психологию. Первая независимая Школа Коучинга с фокусом на знания, опыт и доказательную базу психологии, а не на статус. Реальные навыки консультирования по разным темам: от кризисов до успеха. Навыки легко встраиваются в ваш опыт или метод работы. Зарабатывать можно уже после первого модуля. Курс, который готовит к реальной работе с клиентами как в открытом рынке, так и в корпоративном сегменте. Кейсы не из книг по успеху, а из опыта или "из зала". Программа, котрую проходили и одобрили hr-ы, психологи, ТОП-ы, гештальт-терапевты, психоаналитики, расстановщики.

Цей курс допоможе вам ознайомитися та використати в своєму стартапі п'ять моделей, за допомогою яких ваші клієнти можуть та будуть фінансувати ваш бізнес. Ці п'ять перевірених часом моделей були використані підприємницькими суперзірками, такими як Майкл Делл, Білл Гейтс, Річард Бренсон та інші. На жаль, ці п'ять моделей мало обговорюються та не широко розуміються. До цього моменту! П'ять моделей оживуть за допомогою реальних історій надихаючої колекції надзвичайно творчих підприємців з усього світу - включаючи успіхи та невдачі - через серію захоплюючих інтерв'ю з засновниками та іншими, а також інвесторами.

У цьому курсі ви навчитеся повному процесу розробки моделей глибокого навчання з Tensorflow, від побудови, навчання, оцінки та передбачення з використанням моделей, використовуючи Sequential API, до перевірки ваших моделей та включення регуляризації, реалізації зворотних зв'язків та збереження та завантаження моделей. Ви відразу ж використовуватимете концепції, які вивчаєте, в практичних, практичних уроках з кодування, які вас проведуть випускним викладачем. Крім того, є серія автоматично оцінюваних програмних завдань, щоб закріпити свої навички. В кінці курсу ви об'єднаєте багато концепцій у проекті Capstone, де ви розробите модель глибокого навчання класифікатора зображень з нуля. Tensorflow є відкритою бібліотекою машинного навчання і є одним з найбільш поширених фреймворків для глибокого навчання.

Курс пропонує огляд теорії бізнес-моделей та розглядає їх як необхідний інструмент у перетворенні на більш стійкі бізнеси. Ви дізнаєтеся про виклики та можливості, з якими стикаються бренди, коли намагаються створити або перейти на стійкі бізнес-моделі. Ви зрозумієте основний словник та інструменти для обговорення ідей та концепцій стійких бізнес-моделей в контексті моди. Ви будете надихатися прикладами відомих брендів модної індустрії та дізнаватися деталі їхніх інноваційних та стійких бізнес-моделей.

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.

Курс «Entity Framework Core Базовый» предоставляет необходимую информацию для начала работы с этим важным инструментом разработчика. На данном курсе вы узнаете, как смоделировать сущности в объектной модели в вашем коде на C#, как эти сущности соотносятся с реляционной моделью, рассмотрите некоторые специфические особенности EF Core для моделирования сущностей. Вы научитесь с помощью EF Core проводить CRUD операции - создание, чтение, обновление и удаление записей в базе данных. Научитесь обеспечивать поддержку моделирования сущностей с помощью миграций.

Цей курс –– про створення складних продакшн систем для моделей машинного навчання за допомогою Python і інфраструктурного стека для машинного навчання. Студенти покроково навчаться будувати складНет продукти для бізнесу на основі даних і моделей для різних домеНетв.

Навчіться надавати психологічну першу допомогу людям у надзвичайних ситуаціях, застосовуючи модель RAPID: відображувальне слухання, оцінка потреб, пріоритети, втручання та розташування. Використовуючи модель RAPID (відображувальне слухання, оцінка потреб, пріоритети, втручання та розташування), цей спеціалізований курс надає перспективи на травми та поранення, які перевищують фізичні. Модель RAPID легко застосовується в громадському здоров'ї, на робочому місці, у військових, релігійних організаціях, масових катастрофах та навіть вимогам більш загальних критичних подій, наприклад, управління психологічними наслідками аварій, пограбувань, самогубств, вбивств або насильства в громаді. Крім того, модель RAPID доведена ефективність у сприянні особистій та громадській стійкості.

Ця спеціалізація вводить основні концепції математичного моделювання з усіма моделями, що проводяться в мові програмування R - широко використовуваному застосуванні сьогодні. Вона підійде вам, якщо у вас є базові знання роботи з R, але ви також хочете навчитися необхідним базовим навичкам програмування для написання простих математичних моделей на цій мові. Хоча не потрібні жодні високорівневі математичні навички, ви повинні бути знайомі з звичайними диференціальними рівняннями та тим, як їх інтерпретувати. Ви отримаєте чітку інструкцію з основної теорії моделювання захворювань, поряд з практичним, практичним досвідом написання моделей на мові програмування R. Створіть дійсні математичні моделі, що відображають природну історію певного захворювання. Реалізуйте математичну модель в R, калібруючи її на епідеміологічні дані, щоб оцінити ключові параметри моделі. Використовуйте калібровану модель для створення прогнозів моделі для різних сценаріїв втручання. Поясніть переваги та обмеження математичної моделі щодо заданих дослідницьких та політичних питань.