Войти

Machine Learning PRO + Deep Learning

Курс "Machine Learning PRO + Deep Learning" продолжительностью в 140 дней рассчитан на новичков в этой сфере. Он включает в себя программу из 10 модулей по изучению базовых основ машинного обучения и 11 модулей по освоению искусственных нейронных сетей. Каждый блок предусматривает теоретические и практические занятия. Таким образом, обучающиеся получают не только хорошие знания в области Data Science, но и практические навыки по созданию нейросетей, чат-ботов. Они научатся работать с текстами и средствами ML, овладеют инструментами TensorFlow, Keras и Python. Выпускникам выдаётся соответствующий диплом.

Подробнее


Компания: skillfactory (скиллфактори)

Язык: ru

Длительность курса

Длительность курса

135 дней

Формат обучения

Формат обучения

видеолекции и практические задания, соревнования на kaggle 6-8 часов в неделю

Обратная связь

Обратная связь

Помощь одногруппников и преподавателя в закрытом сообществе в Slack.

Теория и практика

Теория и практика

20% теории и 80% практики на реальных данных 21 теоретический модуль более 500 упражнений

Чему научитесь

Базовому пониманию машинного обучения и углубленным знаниям в области Data Science

- Понимать алгоритмы и
- Использовать Deep Learning со знанием библиотек
- Создавать нейронные сети для распознавания рукописных цифр на языке Python
- Создавать модели распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
- Создавать чат-бот на базе рекуррентной нейросети

Пройти курс Запишись на курс
прямо сейчас!

135 дней Кураторы: нет

О курсе

О курсе

135 дней Кураторы: нет
Новичок

Программист

Аналитик

Рассрочка

4700 р. в месяц

Модуль 1

Введение в машинное обучение

Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом

Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 2

Методы предобработки данных

Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering

Решаем 60+ задач на закрепление темы

Модуль 3

Регрессия

Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии

Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 4

Кластеризация

Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML

Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 5

Tree-based алгоритмы: введение в деревья

Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии

Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 6

Tree-based алгоритмы: ансамбли

Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии

Решаем 40+ задач на закрепление темы

Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели

Модуль 7

Оценка качества алгоритмов

Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения

Оцениваем качество нескольких моделей ML

Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 8

Временные ряды в машинном обучении

Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров

Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 9

Рекомендательные системы

Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели

Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 10

Финальный хакатон

Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle

Программа курса «Deep Learning»

Модуль 1

Введение в искусственные нейронные сети

Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python

Модуль 2

Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)

Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras

Модуль 3

Сверточные нейронные сети

Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети

Модуль 4

Оптимизация нейронной сети

Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля

Модуль 5

Transfer learning & Fine-tuning

Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений

Модуль 6

Сегментация изображений

Проектируем нейронную сеть для сегментации людей в датасете COCO

Модуль 7

Детектирование объектов

Обучаем нейросеть решать задачу детекции на примере датасета с логотипами брендов

Модуль 8

Введение в NLP и Word Embeddings

Создаем нейросеть для работы с естественным языком

Модуль 9

Рекуррентные нейронные сети

Создаем чат-бота на базе рекуррентной нейросети

Модуль 10

Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)

Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма

Модуль 11

What's next?

Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений

TensorFlow

Keras

Python

SVD алгоритмы

Tree-based алгоритмы

работа с текстами средствами ML

Оптимизация нейронной сети

Сверточные нейронные сети

ImageNET для решения задачи классификации изображений

Детектирование объектов

Рекуррентные нейронные сети

нейросеть GAN для генерации изображений

Навыки, которые вы получите

Компания, проводящая курс

Skillfactory (Скиллфактори)

27 курсов по 96 темам

Школа SkillFactory (Скиллфактори) начала свою работу в 2016 году и с того времени разработала и запустила 25 курсов и специализаций в области...

Преподаватели курса

Deep Learning R&D инженер и менеджер в NVIDIA

COO Data Lab в компания EORA

COO Data Lab, компания...

Head of R&D в компании EORA

Head of R&D, компания...

CTO компании EORA

Старший разработчик в Яндекс.Дзен

Ведущий преподаватель специализации, старший...

Отзывы студентов

0
Рейтинг курса
0%
0%
0%
0%
0%
смотрите также

Похожие курсы

go practice
(29)
45 900 Р
цифровое производство
(5)
skillfactory (скиллфактори)
(4)
24 833 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
29 833 Р
coursera (курсера)
(1)
skillbox (скиллбокс)
(1)
158 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
460 008 Р
больше курсов

Похожие курсы компании

skillfactory (скиллфактори)
(3)
19 167 Р
skillfactory (скиллфактори)
(0)
79 900 Р
skillfactory (скиллфактори)
(13)
63 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(0)
49 833 Р
skillfactory (скиллфактори)
(0)
63 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
29 833 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
144 996 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
50 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(38)
41 500 Р
больше курсов

Другие курсы этих преподавателей

skillfactory (скиллфактори)
(3)
19 167 Р
skillfactory (скиллфактори)
(0)
79 900 Р
skillfactory (скиллфактори)
(13)
63 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(0)
63 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
144 996 Р
skillfactory (скиллфактори)
(38)
41 500 Р
skillbox (скиллбокс)
(6)
117 600 Р
skillbox (скиллбокс)
(0)
158 000 Р
skillfactory (скиллфактори)
(1)
460 008 Р