- Регистрация
- 24.09.2021
- Сообщения
- 38 390
Машинное обучение – способ самообучения машины путем проб и ошибок. Его применяют в самых различных отраслях, как тяжелая промышленность, так и в криптовалютах. Машинное обучение и нейронные сети очень популярны на сегодняшний день. Данный курс поможет начать создание собственного и самообучающего Искусственного Интеллекта. Студенты получат фундаментальный опыт специалиста на уровне middle и глубже познакомятся с нейронными сетями. Чего ждать от курса? 4 месяца постоянной работы Работа над 6 различными проектами и заданиями Дипломная работа, которую не стыдно вложить в свое портфолио Средняя зарплата 140 000 рублей на должности junior-специалиста Помощь в нахождении карьеры, составление резюме и подготовка к собеседованию Чему можно научиться? Решать проблему data-science. Уметь находить правильный алгоритм. Подбирать алгоритм к конкретной задаче. Находить оптимальный вариант. Использовать библиотеку Sklearn в своей работе. Оценивать работу искусственного интеллекта. Составлять отчеты по выполненной работе Программа курса 1 раздел. Создание модели Знакомство с библиотекой Sclearn; Разбор всех алгоритмов; Построение дерева решений; Оценка работы нейронов. Переобучение; Лабораторная работа; 2 раздел. Проект заказчика Составление плана работы; Написание отчета; Оценка бизнеса; Управление data-science проектами; 3 раздел. Рекомендации Построение рекомендательной системы; Использование user-based; Гибридные алгоритмы; 4 раздел. Компьютерное зрение Работа с картинками; Распознавание текста и объекта на картинке; Нахождение похожих картинок; Конкурирующие сети; Использование нейронных сетей; 5 раздел. NLP Различные виды анализа; LSA, LDA, HDP; Генерация текста; Создание простых чат-ботов; Деревья зависимостей; 6 раздел. Временные ряды GARCH и ARIMA; Работа с временными рядами; Подбор алгоритмов; Хакатон Закрепление навыков и работа над реальными заказами компаний. Поиск оптимального алгоритма, работа в команде. Дипломная работа Каждый студент работает самостоятельно над своей дипломной работой. Выбор темы остается за студентом, однако преподаватели готовы подсказать реальный кейс. Кому подойдет данный курс? Математикам, желающим найти применение математических знаний в новой сфере. Аналитикам, желающим повысить свой карьерный статус. Разработчикам, желающим перейти в новую область и найти новые источники заработка. Что нужно знать и уметь студентам? Уверенно владеть одним из языков программирования; Хорошо знать математическую базу; О преподавателе Вячеслав Мурашкин – Работал в компаниях Rambler&Co и Яндекс Никита Кузнецов – Сбербанк Константин Башевой – Аналитик-разработчик в Яндексе И другие эксперты. Продажник: 
|
