Курсы нейронные сети на python для начинающих
1024 курсів знайдено
Машинное зріння: розпізнавання об'єктів на Python
1 270 грн.
Рекомендований курс
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.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| Годин | 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 | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: выделение факторов на Python
1 460 грн.
Рекомендований курс
Просмотреть этот курс Разработка Обработка и анализ данных Python Просмотреть этот курс Машинное обучение... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.
| Сертифікат | |
| Занять | 51 |
| Годин | 7 |
| 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 |
Машинное обучение с подкреплением на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
анализ данных Машинное обучение с подкреплением Просмотреть этот курс Машинное обучение с подкреплением на... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 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 | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: классификация и ансамбли на Python
730 грн.
Рекомендований курс
Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються фундаментальні та прикладні підходи до класифікації даних з використанням машинного навчання для страхового скорингу Prudential в змаганні на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилок передбачення. У другій частині на практиці розглядаються метрики класифікації, очищення даних, кластеризація даних, метод ближніх сусідів, метод опорних векторів, дерево прийняття рішень, градієнтний бустинг, ансамбль стекінгу для голосування та вибору кращого результату. Курс містить 9 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.
| Сертифікат | |
| Занять | 56 |
| 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 |
Машинное обучение: кластеризация и аномалии на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 67 |
| 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 |
Автоматизація тестування + Програмування на Python з нуля
2 740 грн.
Рекомендований курс
Цей курс призначений для тих, хто бажає вивчити програмування на Python 3 та навчитися тестуванню API за допомогою Postman. Він також підходить для початківців тестувальників та розробників, а також для фахівців з досвідом, які шукають нові інструменти для автоматизації. Після завершення курсу ви зможете написати проект з автоматизації тестування API, який ви можете використовувати на своїх робочих проектах, а також вказати його в своєму резюме. Курс містить базовий курс програмування на Python 3, принципи ООП на Python 3, запуск тестів з використанням бібліотеки Pytest, тестування API за допомогою Postman, підключення логування до проекту та створення звітів Allure.
| Сертифікат | |
| Занять | 57 |
| Годин | 11 |
| 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 |
Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python
730 грн.
Рекомендований курс
Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| Годин | 7 |
| 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 |
Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python
1 270 грн.
Рекомендований курс
Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.
| Сертифікат | |
| Занять | 66 |
| Годин | 11 |
| 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 |
Робот для торгівлі криптовалютою на Binance на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
нефти
Тестирование стратегий для скальпинга, внутридневной торговли и инвестирований
Программирование на... Курс призначений для початківців та досвідчених трейдерів, які бажають автоматизувати свою роботу на біржі. Інвестори, які бажають створити свого робота для торгівлі одразу на кількох ринках, кількох криптовалютах та акціях. Курс підходить для будь-якого рівня підготовки. Матеріал курсу та програмні модулі дозволять Вам у майбутньому створити робота за своїм алгоритмом, покращити дохідність, перемикатися в ручний або повністю автоматичний режим торгівлі. Курс складається з практичних лекцій, мінімуму теорії програмування та теорії торгівлі на біржі. Курс містить готові до роботи скрипти та детальну інструкцію, як їх запустити.
| Сертифікат | |
| Занять | 26 |
| Годин | 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 | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение без учителя на Python: полный курс
2 010 грн.
Рекомендований курс
Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.
| Сертифікат | |
| Занять | 99 |
| Годин | 12 |
| 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 |
Аналіз Даних на Python з Глебом Михайловим Мастер-Клас
1 820 грн.
Рекомендований курс
Чему вы научитесь
Анализ данныx на Python
Google Colab
Сводные таблицы
Exploratory Data Analysis
Этот... У цьому курсі ви дізнаєтеся, як попередньо обробляти дані, будувати зведені таблиці, знаходити зв'язки в даних. Ви дізнаєтеся, коли використовувати графіки, а коли ні, і як правильно оформляти свою роботу. Курс буде корисний як новачкам в аналізі даних, так і початківцям-професіоналам, і навіть досвідченим людям. Курс складається виключно з практичних прикладів автор буде кодувати все з нуля в кожному відео, і ви зможете повторити те саме. Курс включає в себе такі теми, як: попередня обробка даних, зведені таблиці, exploratory data analysis тощо.
| Сертифікат | |
| Занять | 29 |
| Годин | 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 | Початковий |
| Мова | Русский |
Django 3 Full Stack розробка веб-сайтів на Python
2 370 грн.
Рекомендований курс
Курс Django 3 Full Stack розробка веб-сайтів на Python підійде для будь-якого початківця, який бажає вивчити Django, а також для Python розробників, які бажають вивчити Django. Автор курсу проведе вас через фреймворк Django від початку до кінця. На курсі ви зможете: економити час, використовуючи фреймворк Django; розробляти повнофункціональні веб-сайти для вашого стартапу або бізнесу; використовувати базові функції Django, такі як представлення, шаблони, маршрутизацію URL тощо; створити повнофункціональний веб-сайт "Менеджер списку завдань", де користувачі зможуть реєструвати аккаунти, створювати та редагувати задачі; створити веб-сайт для генерації випадкових паролів; працювати з формами Django; використовувати Bootstrap для стилізації веб-сайтів; розробити веб-сайт, де можна створювати особисті портфоліо; опублікувати веб-сайт в Інтернеті, використовуючи Python Anywhere; працювати з базами даних, використовуючи Django ORM; працювати зі статичними та медіа-файлами; використовувати систему аутентифікації користувачів.
| Сертифікат | |
| Занять | 79 |
| Годин | 10 |
| 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 |
Парсинг і аналіз даних на Python: від основ до автоматизації
1 460 грн.
Рекомендований курс
Курс призначений для початківців розробників Python, які цікавляться аналізом даних, веб-програмістів, які вивчають Python для отримання та аналізу даних, менеджерів, які планують використовувати Python для автоматизації роботи та наукових працівників, які використовують Python для обробки даних. Після завершення курсу ви навчитеся працювати з pandas, імпортувати та майнити дані з Інтернету, будувати графіки та картограми, створювати звіти, працювати з HTTP, JSON, API, SOAP, парсити та скрейпити HTML-сайти, візуалізувати дані, генерувати PDF-звіти, HTML-документи та шаблонізацію, відправляти електронні листи та автоматизувати роботу.
| Сертифікат | |
| Занять | 48 |
| 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 |
Data Science і Machine Learning на Python 3 з нуля
2 740 грн.
Рекомендований курс
Курс призначений для всіх бажаючих отримати знання з мови програмування Python для роботи з Data Science. Спеціаліст з аналізу даних одна з найбільш підходящих професій для процвітання в цьому столітті. Однак пропозиція була дуже обмеженою. Важко отримати навички, необхідні для роботи в якості фахівця з даних. Цей всеосяжний курс стане вашим керівництвом до вивчення того, як використовувати можливості Python для аналізу даних, створення красивих візуалізацій та використання потужних алгоритмів машинного навчання!
| Сертифікат | |
| Занять | 104 |
| 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 | Початковий |
| Мова | Русский |
Курс Python розробник
4 280 грн.
с трудоустройством
Рекомендований курс
За программу вы изучите разработку консольных, а также графических программ на Python, научитесь создавать простые программы с искусственным интеллектом, изучите работу с базами данных, а также построите и выгрузите в Интернет несколько веб сайтов, написанных на Django.
В результате прохождения курса студенты будут обладать навыками, необходимыми для разработки программного обеспечения с использованием Python и связанных технологий. Они смогут создавать веб-приложения, разрабатывать графические интерфейсы, работать с базами данных и создавать искусственный интеллект.
| Сертифікат | |
| Годин | 65 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Ментор | |
| Мова | Українська, Русский |
Знайдено курси нейронные сети на python в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Мариуполь
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Мелитополь
Ужгород
Бердянск
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань