0
Posjeta
Tečaj programiranja (Strojno učenje i analiza podataka u Pythonu), 11. razred - tečaj 31 250 RUB. iz Foxforda, trening, Datum: 05.12.2023.
Miscelanea / / December 05, 2023
Tko će imati koristi od tečaja?
Tečaj će biti koristan onima koji su već učili osnove programiranja i žele proširiti svoje područje znanja, uroniti u Data Science i razumjeti što su neuronske mreže i umjetna inteligencija.
Koja znanja tečaj pruža?
Pouzdano poznavanje Pythona i glavnih biblioteka za DS, sposobnost rada s algoritmima strojnog učenja za probleme klasifikacije i regresije, praktično iskustvo u sudjelovanju u natjecanjima na ovu temu.
Kako trening funkcionira
Pod vodstvom učitelja, djeca će sudjelovati u pravim natjecanjima u strojnom učenju za odrasle. Tečaj će uključivati online sastanke s predstavnicima IT industrije.
Usklađenost
Dobit ćete osnovna znanja o predmetu
Znamo pristupiti djeci
Dostupno u snimanju
Školska potvrda
Svaka lekcija ima zaplet i interaktivne zadatke.
Naši učitelji sudionici su natjecanja, autori metodičkih razvoja
Oni znaju kako zainteresirati svako dijete, uzimajući u obzir dobne karakteristike. Svaka lekcija je uzbudljivo putovanje u svijet znanja!
Pogledajmo glavne teme programa
Dijete neće morati samo učiti gradivo i trpati ga bez razumijevanja. Učitelj će čak i složene teme objasniti jednostavnim jezikom, a prezentacije i interaktivni zadaci povećat će interes za predmet.
Učvrstimo znanje u praksi
Nakon svake lekcije mala domaća zadaća koja će vam pomoći da uvježbate pređeno gradivo i uvježbate prije testa.
Ručno provjeravamo uzorke i domaće zadaće
Pisane dionice ne ostavljamo za samotestiranje - to rade OGE stručnjaci.
Provjeravamo “stvarno”, kao na ispitu, a kao rezultat dobivate detaljnu povratnu informaciju. Sve to radi brzine pripreme i vaših rezultata.Vaš osobni kustos će odgovoriti na vaša pitanja unutar dva sata, 24/7
Kustosi razumiju program i predmet, tako da mogu lako odgovoriti na vaša pitanja o kolegiju i domaćim zadaćama - u bilo kojem trenutku
Oni dobro znaju koliko teško može biti pripremiti se i razumjeti vaše brige.
Najvažnija zadaća mentora je pomoći vam da se nosite sa stresom i strahom prije ispita
Osnove Pythona (pregled, brzi pregled)
- Osnovne Python kontrolne konstrukcije
- Funkcije
- Popisi
- Objektno orijentirano programiranje
Uvod u knjižnice za znanost o podacima
- Numpy
- Matplotlib
-Nasumično
- Pande
- Rođen u moru
- Sklearn
Uvod u strojno učenje
- Osnove linearne algebre. scipy biblioteka. Funkcije gubitaka
- Linearna regresija i algoritmi klasifikacije
- Postavljanje modela: prekvalifikacija, regularizacija, izbor hiperparametara, metrika kvalitete
- Nasumična stabla
- Kompozicije algoritama: bagging i slučajna šuma
- Natjecanja na kaggleu
- Učenje bez nadzora: grupiranje, smanjenje dimenzionalnosti
Analiza podataka u praksi
- Intervali povjerenja, testiranje hipoteza
- A/B - testiranje
- Statistički kriteriji
- Traženje uzoraka i ovisnosti u podacima
- Predviđanje vremenskih serija
- Natjecanja na kaggleu
Duboko učenje
- Uvod u neuronske mreže. DL i AI zadaci
- Konstrukcija višeslojnog perceptrona
- Derivacija i gradijent. Metode gradijentnog spuštanja
- Postavljanje neuronskih mreža: izbor hiperparametara, softmax, particioniranje u serije
- Uvod u okvir pytorch
- Osnove konvolucijskih neuronskih mreža
- CNN arhitekture. Prijenos učenja
- Zadaci računalnog vida: segmentacija i detekcija slike
- Odabrani NLP zadaci. Natjecanja na kaggleu
- Generiranje umjetnih podataka pomoću GAN-a
- Način znanstvenika podataka
Pretplatite
YOU MIGHT ALSO LIKE
