Курсы по ремонту стиральных машин Фастов

Даний курс призначений для чоловіків віком від 18 років, які хочуть відкрити свій бізнес та працювати на себе, компаній з великим потоком студентів, яких потрібно навчити ремонту техніки, діючих майстрів з ремонту техніки, які бажають отримати нові знання в галузі ремонту електроніки та просування своїх послуг в онлайні, а також всім, хто цікавиться розбиранням своєї техніки та методами самостійного ремонту, суміжним професіям, сантехнікам, електрикам, холодильникам, які бажають освоїти нове напрямок та збільшити свій заробіток, людям, які хочуть розпочати свій бізнес, бажаючим відкрити свій сервісний центр. Курс є системним, програма навчання підходить як для абсолютних новачків, так і для діючих майстрів, у яких є запит на самостійний ремонт електроніки. В кожному уроці ми детально розглянемо один окремий вузол пральної машини, зрозуміємо принцип його роботи та всі несправності, пов'язані з ним, навчимося "бачити" та "чути" приховані поломки більшості пральних машин. Крім того, ви дізнаєтеся про стратегію заробітку на ремонті побутової техніки, список необхідних інструментів для початку роботи, конструкцію та алгоритм роботи пральної машини, що таке напруга, струм та опір, роботу з мультиметром та режими вимірювання, правильну техніку пайки електронних схем, принцип роботи кожного окремого вузла пральної машини, пошук несправностей та методи швидкої діагностики, установку, розбірку та збірку пральної машини, заміну комплектуючих: водяного насоса, ТЕН, підшипників, щіток двигуна та інше, просування та рекламу своїх послуг в Instagram, TikTok, YouTube, Vk, 25 шаблонних поломок пральної машини, які зустрічаються щодня.

Даний курс призначений для вивчення пристрою комп'ютера, а також для самостійного ремонту та тестування комп'ютера. Ви зможете самостійно ремонтувати комп'ютер, а також виявляти несправності та ремонтувати їх. Розбиратися в основних елементах системного блоку Візуально діагностувати ваш комп'ютер Тестувати та лікувати ваш комп'ютер Тестувати окремо всі ваші комплектуючі Підібрати конфігурацію комп'ютера для будь-яких цілей Самостійно зібрати комп'ютер Встановити будь-який драйвер Обслуговувати свій ноутбук на 100% Відновлювати втрачені дані Оцінити незамінний диск для відновлення та діагностики комплектуючих Hiren'sBootCD

Навчання діагностиці та ремонту стартерів та генераторів від компанії MSG Equipment. Ремонт цих агрегатів є досить поширеною послугою на ринку з двох причин: це економічно вигідно для клієнта та кількість відмов цих вузлів достатньо велика. Пройшовши курс, ви навчитеся оцінювати технічний стан системи електроживлення та запуску автомобіля з використанням сучасного обладнання та якісно обслуговувати ці агрегати. Курс включає в себе розгляд наступних тем: 1. Огляд системи електроживлення автомобіля 2. Устрій та принцип дії генератора змінного струму Класифікація механічних несправностей генератора причини, наслідки, способи усунення. Обмотка збудження: устрій, діагностика. Статорна обмотка: устрій, класифікація, діагностика. Діодний міст: устрій, класифікація, діагностика. Електричні схеми генераторів Регулятори напруги: устрій, класифікація, діагностика; лампові регулятори та регулятори з зворотним зв'язком (MFR); ШІМ регулятори регулятори з управлінням по LIN. Характерні несправності генераторів та методи їх виявлення. Перевірка генераторів різних типів на діагностичному стенді. 3. Генератори Старт-Стоп: устрій, принцип дії, діагностика. 4. Устрій та принцип дії генератора та стартера Діагностика генератора та його компонентів Ремонт автомобільних генераторів Діагностика стартера Ремонт стартера

Курс "Машини Тьюрінга" включає в себе вводну частину, яка ознайомить вас з основними різновидами Машин Тьюрінга, їх практичним застосуванням та їх особливостями. Основна частина курсу містить в собі більше практичної роботи, пов'язаної з програмуванням машин Тьюрінга різними способами, а також з роботою на симуляторах машин Тьюрінга. Після проходження курсу ви будете знати основні терміни та поняття, які можуть зустрітися в роботі з машинами Тьюрінга, а також отримаєте навички програмування таких машин.

Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач

Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач у галузі науки про дані. Курс «Машинне навчання» виготовлено в межах "Ініціативи з розвитку аналітичних центрів в Україні", яку виконує МФ «Відродження» у партнерстві з Фондом розвитку аналітичних центрів (TTF) за фінансової підтримки посольства Швеції в Україні. Думки та позиції викладені в цьому курсі є позицією автора та необов'язково відображають позицію уряду Швеції.

Курс пояснює основні принципи машинного перекладу. Машинний переклад - це завдання перекладу з однієї природної мови на іншу природну мову. Тому ці алгоритми можуть допомогти людям спілкуватися на різних мовах. Після проходження цього курсу ви зможете зрозуміти основні труднощі перекладу природних мов та принципи різних підходів до машинного перекладу. Основний акцент курсу буде зроблений на сучасну технологію нейронного машинного перекладу, яка використовує методи глибокого навчання для моделювання процесу перекладу. Ви зможете визначити, які концепції найкраще підходять для вашої програми машинного перекладу.

Курс ремонта и сборки компьютеров, который приготовили для своих слушателей наши педагоги, научит экономить... В нынешнее время компьютер является самой практичной и необходимой техникой для любого предприятия. Также он стал неотъемлемым атрибутом нашего дома, некоторые даже являются владельцами не одного, а нескольких ПК. Это уже далеко не роскошь, а многофункциональное средство, которое упрощает в разы нашу жизнь. Зачастую, все те, кто активно использует компьютер, задаются вопросами касательно подключения интернета и настройки Wi-Fi, переустановки Windows, защиты от всякого ряда вирусов; создания локальной сети, которая имеет доступ в интернет. Именно поэтому стоит уметь справляться с подобными неисправностями самому. Подобные знания будут полезны всем, невзирая на пол или возраст. Также стоит понимать, что все те навыки, которыми с Вами поделятся наши опытные преподаватели, могут стать хорошей базой для того, чтобы получить профессию системного администратора, продавца компьютерной техники или специалиста техподдержки.

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.

У курсі ви дізнаєтеся, як побудувати успішний проект машинного навчання та отримаєте практику у прийнятті рішень як лідер проекту машинного навчання. Ви зможете діагностувати помилки в системі машинного навчання, пріоритезувати стратегії зменшення помилок, розуміти складні налаштування МО, такі як невідповідність тренувальних / тестових наборів та порівнювати або перевершувати результати, що досягаються людьми. Ви зможете застосовувати навчання від кінця до кінця, передачу навичок та багатозадачне навчання. Курс також можна пройти окремо для студентів, які мають базові знання машинного навчання. Курс базується на досвіді Андрю Нг у створенні та випуску багатьох продуктів глибокого навчання. Якщо ви мрієте стати технічним лідером, який може встановлювати напрямок для команди штучного інтелекту, то цей курс надає промисловий досвід"

Курс надасть вам базове розуміння моделей машинного навчання (логістична регресія, багатошарові персептрони, згорткові нейронні мережі, обробка природньої мови тощо), а також продемонструє, як ці моделі можуть вирішувати складні проблеми в різних галузях, від медичної діагностики до розпізнавання зображень та передбачення тексту. Крім того, ми розробили практичні вправи, які дадуть вам практичний досвід реалізації цих моделей на наборах даних. Ці практичні вправи навчать вас реалізовувати алгоритми машинного навчання з використанням PyTorch, відкритих бібліотек, які використовують провідні технологічні компанії в галузі машинного навчання (наприклад, Google, NVIDIA, CocaCola, eBay, Snapchat, Uber та багато інших).

У цьому курсі ви отримаєте практичний досвід роботи з машинним навчанням на прикладах різних використань. Ви дізнаєтеся, як передбачити ціни на будинки, проаналізувати настрій користувачів за їх відгуками, знайти потрібні документи, рекомендувати товари та шукати зображення. Цей курс допоможе вам зрозуміти основні підходи до машинного навчання та їх застосування в різних галузях. Курс розглядає метод машинного навчання як чорну скриньку.

Курс надає базові знання та практичні навички з побудови та застосування функцій передбачення з акцентом на практичні застосування. Курс охоплює такі концепції, як набори тренувань та тестів, перенавантаження та рівні помилок. Курс також вводить різноманітні методи машинного навчання на основі моделей та алгоритмів, включаючи регресію, класифікаційні дерева, наївний Байєс та випадкові ліси. Курс охоплює повний процес побудови функцій передбачення, включаючи збір даних, створення ознак, алгоритми та оцінку.

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.

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.