занятий
занятий в неделю
старт
За неделю записалось
Осталось
Этот курс проводится в формате дистанционного обучения.
На курсе будут рассмотрены различные задачи машинного обучения с точки зрения работы с данными и особенностей различных моделей машинного обучения.
На курсе используется язык Python — самый распространенный на сегодняшний день язык для работы с машинным обучением и анализом данных. На курсе студенты научатся работать с традиционными алгоритмами и методами машинного обучения, нейронными сетями, а также обработкой естественных языков и компьютерным зрением.
Рекомендуем пройти тест для проверки знаний
Python
NumPy
Matplotlib
Scikit-learn
Keras
Науки, на которых базируется машинное обучение
Основные этапы проекта машинного обучения
Перспептрон — простейшая нейронная сеть
Перспептрон — простейшая нейронная сеть (ч.2)
Рекуррентные нейронные сети
Сверточные нейронные сети
Автокодировщики
Метод анализа главных компонентов
Методы кластеризации
Ансамблевые методы
Деревья и леса
Рекомендательные системы
В конце курса выполняется дипломный проект.
Базовые навыки в алгебре, математическом анализе, теории вероятности и статистике
Практические навыки использования Python
Использование классических алгоритмов машинного обучения
Построение полно-связных нейронных сетей
Построение сверточных нейронных сетей для задач компьютерного зрения
Использование алгоритмов обучения без учителя
Обработка естестественных языков
Практические навыки использования фреймворка PyTorch
Как проходит обучение
Преимущества онлайн-обучения в Компьютерной школе Hillel
Оплата производится через выставление инвойса на e-mail через сервисы LiqPay и plata by mono.
До шестого занятия вы можете вернуть
100% внесенных за обучение средств.
Что мы делаем для того, чтобы вы достигли успеха?
Проводим мастер-классы по подготовке резюме и поиску работы
Регулярно обновляем программы курсов под требования рынка
Приглашаем преподавать только лучших практикующих специалистов
Развиваем нашу сеть партнеров среди топовых IT-компаний
Наши преподаватели часто сами забирают к себе наших лучших Студентов ;)
Наши преподаватели и выпускники работают в топовых IT-компаниях мира
Огромное спасибо Роману Захарову за практический курс Machine Learning, на котором я понял и опробовал тему в реальных условиях, сделав предсказания продуктов для Magento платформы. Курс был доступен и понятен.
Преподаватель поддерживал на каждом этапе обучения. Надеюсь, это не последний курс в Днепре, и другим счастливчикам удастся его посетить. Спасибо Ираклий (директор школы), за такого реального практика!
Записался на курс для того, чтобы получить представление о машинном обучении, так как собираюсь развиваться профессионально в данном направлении. Ставил перед собой основные цели — получить начальные знания по теме, понять направления для самостоятельного обучения, данные цели достигнуты полностью.
Плюсы курса:
- краткое, но достаточное освещение теоретической стороны вопроса;
- много практических заданий;
- примеры из реальной практики;
- задания для курсовых работ из предметной области слушателей;
- компетентность преподавателя.
Минусы:
- из-за загрузки преподавателя на основной работе было несколько переносов занятий;
- “ускоренное” прохождение нейронных сетей.
Что нужно знать для обучения на курсе Machine Learning?
Математический анализ:
Линейная алгебра:
Планирование эксперимента:
Выдается ли сертификат об окончании курса Machine Learning международного уровня?
Наш сертификат о прохождении курсов внутреннего образца. В первую очередь мы вам предоставляем знания, отвечающие требованиям существующих вакансий на рынке труда. В IT-сфере при приеме на работу на должности начального уровня абсолютно не важно, какие у вас есть дипломы и какую сертификацию вы прошли. В первую очередь работодатель на собеседовании будет рассматривать то, что вы умеете и в чём есть опыт, а не какой диплом вы сможете принести с собой. Это касается как Украины, так и компаний, находящихся за границей.
К тому же многие наши курсы вам могут дать знания, которые вам понадобятся для прохождения сертификации удаленным образом через интернет. Данную сертификацию можно пройти только удаленно и самостоятельно.
Будут ли задавать домашние задания на курсе Machine Learning? Проверяется ли выполненное задание?
Да! Ведь это обязательная и очень важная часть процесса вашего обучения, так как каждый Студент должен закрепить весь полученный на занятии материал дома, выполняя домашние задания. Каждое заданное ДЗ будет проверяться преподавателем, и по нему вы будете получать фидбэк. Также некоторые задания разбираются на следующем занятии. Без выполнения домашний заданий никто не сможет добиться желаемого результата.
Как получить максимальный балл за домашнее задание на курсе Machine Learning?
Выполнение домашних работ, одна из самых важных составляющих обучения. Для того, чтобы получить максимальный балл за домашнее задание, нужно:
Какой нужно иметь компьютер, чтобы обучаться на курсе Machine Learning?
Требования к компьютеру для обучения на курсе Machine Learning.
Операционная система:
Процессор* :
Оперативная память:
Память:
Вступительный тест
Тесты можно проходить в любом порядке и даже не за один раз. Вы можете всегда продолжить прохождение с любого момента.
Еще не проходили
Еще не проходили
Вступительный тест
Не переживайте, это тест не требует от вас каких-то специальных знаний в предмете, для его прохождения будет достаточно знаний базовой компьютерной грамотности.
Тест состоит из 15 вопросов по одному баллу, для прохождения теста необходимо набрать 8 баллов.
вступительный тест
Вступительный тест
