Курсы нейронные сети на python для начинающих

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... На цьому курсі ви навчитеся мові запитів SQL та дизайнувати бази даних. Курс включає в себе вивчення синтаксису SQL, створення, змінення та видалення даних та таблиць, індекси, складні запити та повнотекстовий пошук, вкладені запити. Курс містить 60 окремих уроків, 13 практикумів, 7 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 30 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде дизайн бази даних для веб-додатка.

JavaScript, ознакомившись и разобрав основные концепции адаптивной вёрстки, Вы будете в силах реализовать в сети... Курсы по web разработке позволит Вам заслуженно и обоснованно называть себя разработчиком веб-приложений полного цикла, и самое главное, трудоустроиться на работу по востребованному на сегодняшний день профилю.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... Курс складається з трьох частин. Спочатку ми розберемо, як розраховувати відсотки за депозитами та платежі за кредитами і потренуємося в кредитному аналізі. Потім вивчимо підходи для вирішення інвестиційних задач: дисконтування, амортизація, ексцес, внутрішня ставка доходності та оцінка інвестицій. Проведемо інвестиційний аналіз. На завершення трохи займемося статистичним апаратом та навчимося точно прогнозувати дохідність тих чи інших інвестицій та будувати тенденції. Для проходження курсу потрібен Microsoft Excel версії не нижче 2010. Розрахунок простих та складних відсотків Розрахунок диференційованих та аннуїтетних платежів Переплата та погашення кредиту Розрахунок амортизації Внутрішня ставка доходності та приведена вартість грошей Аналіз акцій та облігацій Ймовірності та розподіли Персентилі та довірчі інтервали Лінійний та нелінійний прогноз Довірчий інтервал для прогнозу Оцінка фінансових ринків Оцінка інвестиційних стратегій

Для кого этот курс "Python starter" рассчитан на тех, кто вообще не занимался программированием или имеет начальные знания, которые хочет упорядочить и углубить. Предварительные требования • Уверенное владение персональным компьютером • Навыки работы с текстовыми редакторами Описание курса Курс Python Starter (язык python для начинающих) рассчитан на тех, кто вообще не занимался программированием или имеет начальные знания, которые хочет упорядочить и углубить. В течение семи логически взаимосвязанных уроков по Python, учащиеся освоят основы алгоритмизации и программирования на примере языка Python. В данном курсе, рассматривается история данного языка, его достоинства и недостатки, причины возрастания популярности и основные области применения, установка и использование интерпретатора и интегрированной среды разработки. Учащиеся узнают о переменных и основных типах данных, операциях, которые можно выполнять с ними, научатся форматировать и выводить на экран текстовую информацию. Рассматриваются три основных вида простейших алгоритмов: линейные, условные и циклические, а также конструкции, которые реализуют их в языке Python. Даётся понятие функций и рекурсии. Рассматривается также такая структура данных, как списки, и простейшие операции с ней в Python. Обучающимся предоставляется весь лекционный материал и примеры программ. Вся теория закрепляется практическими примерами и упражнениями.

Чтобы систематизировать знания и масштабировать эффективные инструменты управления в рамках сети.... Перший курс школи «Управління рестораном» базовий курс управленця ресторанного бізнесу. Курс навчає організаційній структурі, управлінню продажами, контролю витрат та побудові системи контролю якості в ресторані. Курс можна пройти онлайн з будь-якої точки світу в зручний для вас час.

В данном курсе, рассматривается история данного языка, его достоинства и недостатки, причины возрастания популярности и основные области применения, установка и использование интерпретатора и интегрированной среды разработки. Учащиеся узнают о переменных и основных типах данных, операциях, которые можно выполнять с ними, научатся форматировать и выводить на экран текстовую информацию.

Программы курсов включают работу с PHP, Python, SQL, Git, сетевые технологии, машинное обучение и... 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.

Цей курс допоможе вам ознайомитись з класами, екземплярами та успадкуванням в Python. Ви дізнаєтеся, як використовувати класи для представлення даних в лаконічних та природних формах. Ви також навчитеся перевизначати вбудовані методи та створювати успадковані класи, які повторно використовують функціональність. Ви дізнаєтеся про те, як проектувати класи. Нарешті, вас познайомлять з хорошою програмною звичкою написання автоматизованих тестів для власного коду. Курс найкраще підходить для тих, хто вже знайомий з основами Python, які розглядаються в курсах «Основи Python» та «Функції, файли та словники Python» (курси 1 та 2 Спеціалізації з програмування на Python 3). Необов'язково брати курс «Збір та обробка даних з Python» (курс 3 спеціалізації), але знання отримання та обробки складних вкладених даних буде корисним. Це четвертий з п'яти курсів у Спеціалізації з програмування на Python 3.

У цьому курсі ви дізнаєтеся, як комп'ютерне зору еволюціонувало та стало відомим зі своїми захоплюючими застосуваннями, такими як автономне водіння, розпізнавання облич, читання зображень радіології та багато іншого. Ви зможете побудувати згорнутий нейронну мережу, включаючи останні варіації, такі як залишкові мережі; застосовувати згорнутий мережі до завдань візуального виявлення та розпізнавання; використовувати перенесення стилю нейронів для генерації мистецтва та застосовувати ці алгоритми до різноманітних зображень, відео та інших 2D або 3D даних. Після закінчення курсу ви зможете успішно застосовувати згорнуті нейронні мережі в різних задачах комп'ютерного зору.

Курс «Перцептроны» детально рассматривает перцептрон Розенблатта, который стал прообразом современных искусственных нейронных сетей. Вы научитесь создавать, настраивать и обучать простейший перцептрон. Курс включает в себя следующие темы: краткое введение в ИИ, коннекционизм, естественные нейронные сети, математические основы искусственных нейронных сетей, искусственные нейронные сети, перцептроны, задачи для перцептронов. Для успешного прохождения курса необходимы базовые знания математики на уровне 11-го класса средней школы. Курс предназначен для студентов и аспирантов технических вузов, программистов и дата-саентистов, работающих в области искусственного интеллекта или желающих переквалифицироваться на эту область, а также для всех желающих, кто стремится быть в тренде современных высоких технологий в области ИКТ.

! Важливо - перед кожним курсом у нас є безоплатний пробний урок, де дитина може відвідати заняття, створити перший проєкт та визначитись з напрямом курсу. Це повноцінне навчання програмування мовою Python для підлітків. Наші учні здобувають ті ж знання, що й дорослі програмісти. Після завершення курсу підлітки можуть розпочинати свою кар'єру в IT. На курсі PYTHON проотягом 2-ох років студенти вивчають програмування та алгоритмізацію на прикладах задач зі сфери фінансів та інших сфер, які найчастіше користуються послугами програмістів. Крім того, на курсі приділяють багато уваги соціальним навичкам - з ними ваша дитина буде не лише високоефективним технічним розробником, а й ефективним лідером команди ІТ-розробників. І, безумовно, - успішною людиною Наші випускники одразу після закінчення курсу можуть долучитися до комерційних проектів та самостійно заробити собі на навчання у будь-якому ВУЗі світу. ЯК МИ НАВЧАЄМО - HSP-ПІДХІД: hard skills + soft skills + власний проєкт Підлітки сприймають процес навчання легко та засвоюють практичні навички, необхідні у сучасному світі.

Більшість аналітиків даних та програмістів великих даних мають бажання вивчити машинне навчання. Цей курс надає можливість вивчити всі аспекти машинного навчання на Python та вирішувати задачі змагання Kaggle. Курс складається з 4 частин, в яких ви дізнаєтеся про види задач та їх постановку, роботу з моделями машинного навчання, фундаментальні основи постороєння моделей, базові метрики та багато іншого.

Цей курс допоможе вивчити аналіз мереж за допомогою бібліотеки NetworkX. Курс починається з розуміння того, що таке аналіз мереж та мотивації для моделювання явищ як мереж. Другий тиждень присвячений поняттю зв'язності та стійкості мережі. Третій тиждень досліджує способи вимірювання важливості або центральності вузла в мережі. Останній тиждень присвячений еволюції мереж з часом та моделям генерації мереж та проблемі передбачення зв'язків. Курс рекомендовано проходити після курсів: Введення до науки про дані на Python, "Графіки та візуалізація даних на Python" та "Прикладне машинне навчання на Python".

Цей курс введе студента до основ середовища програмування Python, включаючи фундаментальні техніки програмування Python, такі як лямбда-функції, читання та маніпулювання csv-файлами та бібліотекою numpy. Курс введе техніки маніпулювання та очищення даних за допомогою популярної бібліотеки для науки про дані pandas, та введе абстракцію серії та фрейму даних як центральних структур даних для аналізу даних, разом з навчанням, як ефективно використовувати функції, такі як groupby, merge та pivot tables. По закінченні курсу студенти зможуть брати табличні дані, очищувати їх, маніпулювати та проводити базовий інферентний статистичний аналіз.

Power BI-сервисе и настройка их автоматического обновления Использование языков программирования R и Python... Углубите и систематизируйте свои знания в сборе, обработке и анализе данных. Обогатите свой опыт фишками и приемами успешных практикующих специалистов. Примените в своей работе API и языки программирования. Сделайте апгрейд карьеры и станьте специалистом уровня Pro.