Категорії курсів

Курсы вязания на машине

610 курсів знайдено

Машини Тьюрінга

730 грн.
Рекомендований курс
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.
Початковий
5 годин
online
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Занять 32
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

Введение в машинное обучение

1 270 грн.
Рекомендований курс
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.
Початковий
3 годин
online
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Занять 24
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

Курс Вязания на спицах и крючком.

3 900 грн.
Приглашаем на курсы вязания на спицах и крючком в Херсон в УЦ Твой Успех. Данные курсы предусматривают обучение слушателей с самых азов. Тонкости выбора инструмента: спиц, крючков, вилок и так далее. Подбор пряжи: по качеству, фактуре, толщине. Правильный набор (и закрытие) петель. Сможете читать схемы, многообразие узоров и их соответствие конкретной модели. Обучение проходит индивидуально и мини-группе.
Початковий
20 годин
offline
Херсон
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Годин 20
Тип навчання offline
Місто Херсон
Вступний іспит
Перевірка домашнього завдання
Дипломний проект
Допомога в працевлаштуванні
Вікова категорія для дорослих
Рівень підготовки Початковий
Мова Русский

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.
Початковий
5 годин
online
Перейти на сайт курса
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
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.
Початковий
7 годин
online
Перейти на сайт курса
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
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.
Початковий
5 годин
online
Перейти на сайт курса
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.
Початковий
9 годин
online
Перейти на сайт курса
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

Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python

1 820 грн.
Рекомендований курс
Цей курс буде корисним для всіх, хто цікавиться новітніми технологіями та хоче бути в курсі того, куди рухається наша цивілізація. Він буде корисним тим, хто хоче зрозуміти, як можна впроваджувати технології машинного навчання. Якщо ви хочете навчитися основам програмування на Python, то курс буде корисним для вас. Цей курс буде корисним для всіх, хто хоче зрозуміти, як працюють нейронні мережі та алгоритми машинного навчання. Цей курс може стати своєрідним трампліном для розвитку вашої кар'єри в галузі Інтелектуального інтелекту, машинного навчання та великих даних. На його основі ви зможете в майбутньому вибрати вже ту конкретну галузь, в якій ви б хотіли розвиватися та працювати далі. Ви зможете розрізняти між Машинним та Глибинним навчанням та Нейронними мережами. Дізнаєтеся, в яких галузях застосовуються технології Інтелектуального інтелекту та машинного навчання, і що чекає ІІ в майбутньому. Ви зможете вирішувати прості реальні задачі з використанням алгоритмів машинного навчання в Excel та Python. Навчитеся основам програмування на Python. Дізнаєтеся, де знаходити дані та датасети. Побудуєте нейронні мережі для передбачення зображень та аналізу текстів. Створите свої моделі машинного навчання для вирішення задач.
Початковий
3 годин
online
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Занять 30
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

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.
Початковий
8 годин
online
Перейти на сайт курса
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

Машинне навчання: від бруду до Kaggle-князів

3 650 грн.
Рекомендований курс
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.
Початковий
21 годин
online
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Занять 121
Годин 21
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 Вязания на спицах и крючком.

3 900 грн.
Приглашаем на курсы вязания на спицах и крючком в Новой Каховке в УЦ Твой Успех. Во время обучение Вы научитесь вязать простые узоры, геометрические фигуры, шляпки с полями, сумку, изделия с цельнокроеным рукавом, ажурные рисунки, пляжную одежду и аксессуары, носки, варежки, детские пинетки, туфельки. Данные курсы предусматривают обучение слушателей с самых азов – тонкостям выбора инструмента (спиц, крючков, вилок и так далее), подбору пряжи (по качеству, фактуре, толщине), правильному набору (и закрытию) петель, умению читать схемы, многообразию узоров и их соответствию конкретной модели.
Початковий
20 годин
offline
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Годин 20
Тип навчання offline
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.
Початковий
7 годин
online
Перейти на сайт курса
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.
Початковий
11 годин
online
Перейти на сайт курса
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

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.
Початковий
12 годин
online
Перейти на сайт курса
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

Професія "Майстер з ремонту пральних машин" від А до Я

2 190 грн.
Рекомендований курс
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.
Початковий
4 годин
online
Перейти на сайт курса
Сертифікат
Занять 27
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