Курсы по автоматизации производства Тернополь

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... 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.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... 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.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... 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.

Курс Developing Applications Using Cisco Core Platforms and APIs (DEVCOR) v1.0 помогает слушателям подготовиться к сертификации Cisco DevNet Professional и к выполнению обязанностей инженеров по автоматизации сетей на профессиональном уровне. Слушатели узнают, как внедрять сетевые приложения на базе платформ Cisco®, от первоначального проектирования программного обеспечения до разнообразной системной интеграции, автоматизации тестирования и развертывания. Курс дает практический опыт решения реальных проблем с использованием прикладных программных интерфейсов Cisco Application Programming Interfaces (APIs) и современных инструментов разработки. Курс поможет подготовиться к сдаче сертификационного экзамена 350-901 Developing Applications Using Cisco Core Platforms and APIs (DEVCOR). Успешная сдача этого экзамена является основным требованием для дальнейшей сертификации Cisco Certified DevNet Professional и присваивает кандидатам статус специалиста Cisco Certified DevNet Specialist – Core certification.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... 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.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... 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.

FTP, NFS и Samba, доставку по электронной почте; Руководить помощниками и консультировать руководство по... 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.

Самые частые вопросы на темы: теория тестирования, клиент-серверная архитектура, программирование и автоматизация... Даний курс призначений для тих, хто вивчає тестування ПО та хоче перевірити свої сили перед реальним співбесідуванням, підготувати своє резюме, дізнатися, як успішно проходити інтерв'ю та підібрати вакансії за своєю кваліфікацією. Курс містить теоретичні та практичні відео зі складання привабливого резюме, аналізу реальних вакансій, підбору вакансій за рівнем знань, теорії тестування, тестової документації, мобільного тестування, програмування та автоматизації тестування, соціальних та особистих питань. Курс містить більше 150 найпоширеніших питань на тему тестування. Після проходження курсу ви отримаєте впевненість у своїх знаннях, практичні та теоретичні знання, а також сертифікат про проходження курсу.

тестирования Game testing Работа с SEO: Screaming frog SEOСпециально для тех, кто хочет изучать автоматизацию... Цей курс призначений для тих, хто починає свій шлях в QA. Курс складається з коротких відеороликів, в кожному з яких автор знаходить баги за допомогою різних інструментів для тестування. Курс містить практичну частину тестування веб-сайтів та мобільних додатків. Після проходження курсу ви зможете оволодіти принципами тестування веб-сайтів та мобільних додатків, навчитесь працювати з API, правильно оформляти баг-репорти та чек-листи, отримаєте практичні навички роботи з Jira. Курс також містить бонусний курс по автоматизації Selenium WebDriver.

, Intertop, «Вимос» (Россия), Wiggle (Великобритания) в настоящее время является дизайнером решений по... Мы разработали курс для тех, кто влияет на формирование цены — занимается переоценкой, промоакциями и мониторингом стоимости продуктов на рынке. Найти оптимальную цену, освоить эффективные инструменты и определиться со стратегией ценообразования вам поможет Владимир Кучканов — эксперт, который:

Энричмент по должностям — 35:09 2.5 Инструменты автоматизации — 56:42 Модуль 3. Outreach.... Для руководителей и фаундеров IT-компаний, для руководителей отделов продаж. Узнайте самые современные алгоритмы и инструменты, помогающие прийти от хаотичных неструктурированных продаж к построению идеально отлаженной sales-машины, дающей прогнозируемый и масштабируемый результат. Все, что нужно знать и уметь современному отделу продаж.

тестирования, работы с базами данных, работы с тестированием API и построением собственных проектов по... Даний курс підійде для IT-фахівців, які бажають оволодіти навичками навантажувального тестування. Курс призначений для тих, хто хоче освоїти Apache Jmeter найпопулярніший і відомий інструмент серед фахівців з навантажувального тестування ПО (інженерів тестування продуктивності). Курс також підійде для тих, хто вже працює тестувальником або в галузі ІТ та планує змінити напрямок діяльності. Курс містить теоретичні та практичні заняття з навантажувального тестування, тестування ПО та API з використанням Jmeter та Postman, створення параметризованих тестів в Jmeter, використання додаткових плагінів тощо. Курс містить практичні завдання для закріплення матеріалу. Для успішного проходження курсу необхідно самостійне навчання. Курс містить 5 відео, 4 статті, 1 ресурс для завантаження, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.

В этом плейлисте Николай Шмичков рассказывает, как настроить контекстную рекламу в Google и Яндекс: 1. Настройка Яндекс Директ 2. Настройка Google Ads (адвордс) 3. Секреты по автоматизации И многое другое. контекстная реклама яндекс директ,настройка яндекс директ,контекстная реклама google,google adwords обучение,как настроить яндекс директ,google adwords,яндекс директ,контекстная реклама,директ адвордс 2019,директ коммандер новый,тренды яндекс директ,тренды гугл адвордс,яндекс тренды 2019,google adwords tutorial 2018,контекст гугл 2019,директ 2019,google ads 2019,гугл адс 2019,яндекс директ 2019,google adwords 2019,контекстная реклама 2019,контекст 2019,тренды PPC,динамические объявления,адаптивные объявления в поисковой сети,адаптивное поисковое объявление,объявления гугл,гугл объявления,responsive search ads google,responsive search ads adwords,адаптивное объявление гугл,адаптивное объявление поиск,адаптивное объявление в поиске,google adwords настройка,google responsive ads,google ads responsive ads,responsive ads google,responsive ads,responsive search ads,контекстная яндекс директ,как настроить директ,яндекс директ с нуля,яндекс реклама,обучение яндекс директ,реклама яндекс директ,обучение яндекс директу,настройка директа 2018,яндекс директ настройка,контекстная реклама директ,яндекс директ видеокурс,как работает яндекс директ,настройка директа,яндекс директ самостоятельно,яндекс директ обучение,Яндекс директ,Настройка рекламной кампании гугл адвордс,реклама в гугле,контекстная реклама гугл,контекстная реклама настройка,контекстная реклама гугл адвордс,гугл адвордс 2018,реклама google adwords,настрока google adwords,как настроить рекламу в гугл адвордс,реклама в гугл адвордс,настройка гугл адвордс,гугл эдвордс,как настроить гугл адвордс,рекламная кампания google adwords,настройка google adwords,яндекс директ через excel,excel adwords,эксель адвордс,яндекс excel,excel директ,adwords excel formulas,яндекс директ excel,seo-excel,яндекс директ xls,excel яндекс директ,excel for adwords,google adwords excel,создание кампании в excel,Кейсы excel,seo tools excel,Повседневное использование excel в seo,фишки excel,хитрости excel,контекстная реклама excel,excel в seo,excel seo,seo excel,excel для seo,Excel для SEO,сео эксель,Seo-Excel,excel,Сеоквик,адвордс,adwords

веб-разработкупайтон пригоден для решения самых разнообразных задач: веб, настольные приложения, игры, скрипты по... Курс програмування на Python допоможе вам стати висококваліфікованим фахівцем в сфері IT. Python ідеальна мова програмування для новачків, оскільки вона має простий синтаксис та легко засвоюється. Курс допоможе вам освоїти основні теми Python, включаючи об'єктно-орієнтоване програмування та складні теми, такі як декоратори та асинхронне програмування. Ви дізнаєтеся, як писати настільні додатки з використанням Python та Flask, а також Telegram ботів. Після завершення курсу ви зможете писати професійний код Pythonic та уникати поширених помилок. Курс має 12 відеоуроків, пожиттєвий доступ та сертифікат про успішне завершення.

Начните знакомство с Интернетом вещей Навыки работы с Интернетом вещей могут помочь преобразовать бизнес в любой отрасли: от производства до сохранения исчезающих видов. Представьте себе, что 26 миллиардов людей, систем и физических объектов обмениваются данными через Интернет. Это не один из возможных сценариев, а самая настоящая реальность, которая приближается к нам уже сейчас. Узнайте, как Интернет вещей меняет мир и какие навыки необходимы для получения хорошо оплачиваемой работы в этом новом мире. Без предварительных требований. В современной бизнес-сфере мини-революции происходят на каждом шагу. Высокая степень автоматизации информационных технологий требует развития новых навыков. Это направление поможет вам приобрести их — не только ради успешного трудоустройства, но и для внесения личного вклада в развитие отрасли