Курсы «Машинное обучение, Анализ данных»

Приглашаем вас на наши курсы «Машинное обучение, Анализ данных», которые помогут вам освоить передовые методы анализа данных и машинного обучения. Наш курс рассчитан на 9 недель (2 месяца) и включает в себя как онлайн обучение, так и интенсивные групповые занятия с преподавателями, что обеспечивает оптимальное сочетание теории и практики.

https://courses.rcppe.ru/

Программа курса включает 45 групповых занятий по 40 минут каждый будний день, а также 5 личных консультаций по Zoom, что позволяет индивидуально проработать сложные темы и получить ответы на все ваши вопросы. Всего объем курса составляет 4 зачетные единицы (з.е.) и 144 академических часа (108 астрономических часов), что делает его одним из наиболее насыщенных и эффективных на рынке.

Это вводный курс по глубокому обучению, созданный лучшими преподавателями МГТУ им. Н.Э. Баумана с коммерческим опытом разработки моделей машинного обучения для бизнеса: Финам, Ак Барс Банк и др. для широкой аудитории, включая тех, кто не имеет глубокого технического образования. Курс отличается практическим подходом и фокусируется на том, чтобы учащиеся поняли основные концепции и смогли самостоятельно реализовать базовые алгоритмы глубокого обучения с нуля, используя Python и библиотеку NumPy.

Основные темы, рассматриваемые в курсе:

  1. Введение в глубокое обучение:

    • Основные принципы и мотивация для изучения глубокого обучения.
    • Различия между глубоким обучением и традиционными методами машинного обучения.
  2. Основные концепции нейронных сетей:

    • Искусственные нейронные сети: структуры и функции.
    • Перцептроны, многослойные перцептроны (MLP).
    • Активационные функции и их роль.
  3. Обучение нейронных сетей:

    • Процессы обучения, такие как обратное распространение ошибки (backpropagation).
    • Градиентный спуск и его разновидности.
    • Регуляризация и предотвращение переобучения.
  4. Продвинутые архитектуры:

    • Свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений.
    • Рекуррентные нейронные сети (RNN) для работы с последовательностями данных.
    • Долгая краткосрочная память (LSTM) и сети с узелковой архитектурой.
  5. Практические примеры и приложения:

    • Примеры реальных задач, решаемых с помощью глубокого обучения.
    • Проект по созданию собственной модели и её тестирование.

Основные направления курса:

  1. Машинное обучение и анализ курсы:

    • Введение в машинное обучение
    • Обзор алгоритмов и методов машинного обучения
    • Применение машинного обучения в различных областях
  2. Курс лекций Машинное обучение:

    • Основные концепции и теории
    • Практические примеры и кейсы
    • Современные тенденции и инновации в машинном обучении
  3. Онлайн курсы Машинное обучение:

    • Доступ к лекциям, семинарам и учебным материалам
    • Поддержка преподавателей в режиме онлайн
    • Самостоятельные и групповые задания
  4. Курс Искусственный интеллект и машинное обучение:

    • Введение в искусственный интеллект
    • Связь между ИИ и машинным обучением
    • Применение ИИ в реальных проектах
  5. Лучшие курсы по машинному обучению:

    • Практическое применение знаний на реальных данных
    • Работа с популярными инструментами и библиотеками
    • Разработка собственных проектов и их презентация
  6. Курс Основы машинного обучения:

    • Базовые понятия и термины
    • Простые алгоритмы и их реализация
    • Понимание математических основ машинного обучения
  7. Инженер машинного обучения курсы:

    • Разработка и оптимизация моделей
    • Работа с большими данными
    • Внедрение и поддержка моделей в промышленности
  8. Математика машинного обучения курсы Москва:

    • Основы линейной алгебры и статистики
    • Вероятностные модели и их применение
    • Теоретические аспекты и доказательства
  9. Курсы ИИ и машинного обучения:

    • Комплексное изучение ИИ и машинного обучения
    • Введение в глубокое обучение
    • Проектная работа и её защита

Наши курсы «Машинное обучение, Анализ данных» разработаны для тех, кто хочет углубить свои знания и навыки в этой быстро развивающейся области. Мы предоставляем все необходимые ресурсы и поддержку для успешного обучения и профессионального роста. Присоединяйтесь к нам и станьте экспертом в машинном обучении и анализе данных!

Записывайтесь уже сегодня!

  • Курсы Машинное обучение Анализ данных, 
  • Машинное обучение и анализ курсы, 
  • Курс лекций Машинное обучение, 
  • Онлайн курсы Машинное обучение, 
  • Курс Искусственный интеллект и машинное обучение, 
  • Лучшие курсы по машинному обучению, 
  • Курс Основы машинного обучения, 
  • Инженер машинного обучения курсы, 
  • Математика машинного обучения курсы Москва, 
  • Курсы ИИ и машинного обучения.

Лучшие курсы по машинному обучению - практический подход:

Преподаватели делают акцент на том, чтобы слушатели курса не только понимали теорию, но и могли применять знания на практике. Поэтому курс насыщен пошаговыми инструкциями по реализации моделей машинного обучения с нуля, что помогает лучше усвоить материал.

Кому подходит курс «Машинное обучение, Анализ данных»:

  • Новичкам в машинном обучении и программировании, которые хотят войти в мир глубокого обучения.
  • Специалистам в области данных, желающим углубить свои знания.
  • Любителям и энтузиастам, интересующимся искусственным интеллектом и машинным обучением.

Заполните форму записи на курс на главной странице нашего портала!

https://courses.rcppe.ru/

Последнее изменение: понедельник, 14 октября 2024, 10:49