Курсы моделей Измаил

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.

Что такое объектная модель документа (Document Object Model, DOM) и объектная модель браузера (Browser Object Model, BOM). Дерево DOM: примеры и нюансы построения.

Вы можете продолжать делать таблицы, которые не помогают управлять бизнесом. Либо научиться строить финансовую модель — и понять, сколько вы заработаете через полгода, стоит ли выходить на новый рынок и нужно ли инвестировать в проект. Вы знаете, что будет с бизнесом, если вывести на рынок новый продукт, если изменятся цены на сырье или наступит кризис. Прогнозируете в Excel и принимаете взвешенные решения на основе точных расчетов.

Цей курс введе вас у світ глибокого навчання та допоможе відповісти на багато питань, які люди зараз задають, наприклад, що таке глибоке навчання та як моделі глибокого навчання порівнюються зі штучними нейронними мережами? Ви дізнаєтеся про різні моделі глибокого навчання та побудуєте свою першу модель глибокого навчання, використовуючи бібліотеку Keras. Після завершення цього курсу учні зможуть: • Описати, що таке нейронна мережа, що таке модель глибокого навчання та в чому різниця між ними. • Продемонструвати розуміння моделей глибокого навчання без наглядного навчання, таких як автоенкодери та обмежені машини Больцмана. • Продемонструвати розуміння моделей глибокого навчання з наглядним навчанням, таких як згорткові нейронні мережі та рекурентні мережі. • Побудувати моделі та мережі глибокого навчання, використовуючи бібліотеку Keras.

Цей курс і повна Спеціалізація Придатні для поширення сертифікати. Опція навчання з вільним графіком. Курс допоможе аналізувати ситуації, пов'язані з новими підприємствами, щоб розвивати поточну бізнес-модель та порівнювати її з альтернативними бізнес-моделями, щоб виявити потенційні можливості та виклики.

Курс описує, як побудувати ефективну HR-функцію, яка була б більш бізнес-орієнтованою. Матеріал курсу базується на досвіді консультанта, організаційного психолога та сертифікованого менеджера міжнародних проектів. Курс містить інформацію про модель бізнесу, сучасні тенденції у перерозподілі праці, еволюцію HR, бізнес-орієнтовану модель HR-функції, проектний підхід до трансформації та інші теми.

Курс дозволить отримати всі необхідні навички 3D-моделювання та детально дізнатися, як інженер розробляє будівельну модель. Після проходження курсу ви зможете використовувати розширені функції SketchUp для створення 3D-моделей будівель. Також ви зможете розробляти будівлі як інженер.

Данный курс це повне практичне керівництво для вивчення загальних принципів 3D моделювання з нуля. За 24 практичних відео-уроків ви пройдете шлях від новачка до професіонала. Принцип курсу: від простого до складного через створення 3D моделей. В рамках всього навчального процесу ви побудуєте чотири 3D моделі. Навчання проходить в програмі Onshape. Навички, які ви отримаєте після закінчення курсу: створення та редагування 3D моделей, виконання фотовізуалізації свого проекту, підготовка моделі до 3D друку, навички переводу 3D моделей в 2D вид. Курс призначений для підлітків та студентів, які цікавляться сучасним цифровим суспільством та отриманням початкових навичок Digital професій. Для успішного проходження курсу необхідно мати базові знання комп'ютерної грамотності та англійської мови.

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.

Цей курс призначений для 3D моделерів, які хочуть покращити свої навички моделювання та скульптування, а також показу своїх моделей. впевнено користуватися інструментами Zbrush; моделювати власні скульптури, персонажів та інші моделі, використовуючи вивчені інструменти та прийоми; моделювати як high poly, так і low poly моделі; створювати неповторні матеріали та текстури; робити красиву анімовану подачу ваших моделей в KeyShot.