Курсы нейронные сети на python Васильков

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

LPIC 102 – продолжение базового курса Linux, более глубокое изучение уже пройденного. Вы научитесь создавать базы данных и работать с ними, вникните в основы баш-скриптинга, удалённого подключения к серверам, отладке веб-сервисов с базами данных и доступом по FTP. После прохождения данного курса, Вы уже сможете работать системным администратором linux и выполнять вышеперечисленные задачи.

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.

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.

та Jupyter Notebook Принципи ООП та їхнє застосування в програмуванні на Python Базові концепти Python... За 3 місяці ви опануєте повний стек інструментів і скілів дата-саєнтиста, а також навчитеся будувати моделі прогнозування, щоби допомагати бізнесу, промисловості, науці та медицині створювати та покращувати продукти.

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.

Курс RHCSA полезен для системных администраторов Linux, которым требуются навыки работы с сетями и обеспечения безопасности систем под управлением Red Hat Enterprise Linux. Онлайн обучение проходит с упором на практические работы, отражающие задачи опытных администраторов Linux и вырабатывающие навыки, требуемые для их решения. Курс RHCSA рекомендуем проходить после прохождения курса LPIC 101 и LPIC 102

Команда SEDICOMM University: Академия Cisco, Linux Professional Institute, Python Institute Записи занятий... Для опытных и начинающих ИТ-специалистов, которые хотят систематизировать знания и повысить свою квалификацию по сетевым технологиям, получить обновленный индустриальный сертификат Cisco CCNA (CCNA R&S, CCENT) и выйти на новый уровень качества жизни

машинного обучения огромная: Google и Яндекс используют его для показа релевантной рекламы, а в социальных сетях... AVADA MEDIA предлагает вам пройти курс по машинному обучению. Машинное обучение – это не новая технология, но лишь в последние годы компании со всего мира начали активно использовать и развивать её. Спрос на инженеров МL постоянно растёт, и обучение в AVADA MEDIA – это отличный шанс построить успешную карьеру. В курс также входит введение в языки программирования, наиболее подходящих для работы с МL. Изучение их основ, а также принципа работы с базами данных поможет вам эффективно использовать машинное обучение во время решения поставленных задач.

На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання. На курсі використовується мова Python — найпоширеніша на сьогоднішній день мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних. На курсі студенти навчаться працювати з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

курси українською На C# вы можете писать веб сайты, создавать игры, делать программы под ПК, писать нейронные... Разработка на C# включает в себе множество аспектов. За курс мы будем изучать платформу WPF, что позволяет вести разработку полноценных программ под ПК. Мы научимся работать с WPF, языком XAML и по итогу создадим полный проект с базой данных. После прохождения данного курса студенты будут готовы создавать простые и средней сложности приложения, используя инструменты WPF и язык программирования C#.

подібні завдання доступні при PS: Також варто подивитися Нейронные сети / Изучение Python OpenCV 9 уроків... Веб фреймворк Ларавел (Laravel) уже многие годы считается наилучшим PHP фреймворком для разработки сайтов. Он предоставляет готовые шаблонные решения для реализации веб проектов различной сложности. В ходе курса вы познакомитесь с Laravel, создадите полноценный веб сайт, а также выгрузите его на сервер. Во время обучения мы изучим все тонкости построения проектов и полностью охватим тему создания сайта на Laravel 5. К концу курса Laravel вы изучите все основы и будете иметь четкие навыки по созданию своих веб сайтов на основе данной платформы.

курса требуется обладать следующими знаниями и навыками: Знания в области построения и обслуживания сетей... Курс Introducing Automation for Cisco Solutions (CSAU) v1.1 дает слушателям широкий набор знаний и навыков для автоматизации сетевой инфраструктуры. В ходе теоретических лекций и практических занятий слушатели познакомятся с основными механизмами, которые используются для автоматизации сетевых компонентов, например, протоколами Representational State Transfer Configuration Protocol (RESTCONF) и Network Configuration Protocol (NETCONF), механизмами Extensible Markup Language (XML), JavaScript Object Notation (JSON), Yaml Ain’t Markup Language (YAML) и Yet Another Next Generation (YANG), такими инструментами DevOps, как Ansible и Git.

Курс надає вступ до основних обчислювальних методів для розуміння того, що роблять нервові системи та визначення того, як вони функціонують. Ми дослідимо обчислювальні принципи, що керують різними аспектами бачення, сенсорно-моторного контролю, навчання та пам'яті. Конкретні теми, які будуть вивчені, включають представлення інформації спайкінг-нейронами, обробку інформації в нейронних мережах та алгоритми для адаптації та навчання. Ми будемо використовувати демонстрації та вправи в Matlab/Octave/Python, щоб отримати глибше розуміння концепцій та методів, введених у курсі. Курс в першу чергу призначений для студентів третього або четвертого курсу бакалаврату та початкових студентів магістратури, а також для фахівців та дистанційних студентів, які цікавляться тим, як мозок обробляє інформацію.

Нейронные сети. Краткое введение в теорию | Машинное обучение #46. Обучение нейронной сети.... Что такое машинное обучение и какого современное положение дел. Нужно ли нам бояться восстания машин? Обо всем этом узнаете из этого видео.