0800 20 2030

безкоштовно по Україні

odessa@ithillel.ua
Особистий кабінет
Рус Укр
0800 20 2030
Рус Укр

Курс Machine Learning в Одесі

Advanced level
4.6

alarm-clock занять

spiral-calendar занятий в неделю

rocket старт

За тиждень записалося

Залишилося

Стань Machine Learning Engineer!

На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання.

На курсі використовується мова Python — найпоширеніша на сьогоднішній день мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних. На курсі студенти навчаться працювати з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

Цілі курсу

  • Навчитися готувати дані і конструювати ознаки
  • Навчитися визначати типи необхідної моделі машинного навчання
  • Навчитися вибирати алгоритм оптимізації, регуляризації моделі
  • Навчитися вибирати метрики для контролю якості моделі
  • Візуалізувати отримані результати
woman-technologist

Цей курс також доступний в форматі дистанційного навчання.

Курс Machine Learning Online
smiling-face-with-sunglasses

advanced
level

Курс розрахований на IT-фахівців і інженерів будь-якої спеціальності, які знають Python, лінійну алгебру, математичний аналіз і статистику на рівні першого курсу технічного вузу.

Потрібно пройти тест для перевірки знань.

Вивчаємо такі технології

  • Python

    Python

  • NumPy

    NumPy

  • Matplotlib

    Matplotlib

  • Scikit-learn

    Scikit-learn

  • Keras

    Keras

Професія Python-рорзробника

Додаткові курси

  • Machine Learning

    advanced

    На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними й особливостей різних моделей машинного навчання. На курсі використовується мова Python — найпоширеніша мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних.

Програма курсу
Machine Learning

alarm-clock 16 занять занять
Друк
  • Науки, на яких базується машинне навчання
    • Лінійна алгебра
    • Статистика
    • Оптимізація
    • Типи завдань машинного навчання — класифікація і прогноз
  • Основні етапи проєкту машинного навчання
    • Підготовка данних
    • Вибір моделі, налаштування гіперпараметрів моделі
    • Граф обчислень
    • Метрики для контролю якості моделі
  • Перспептрон — найпростіша нейронна мережа (ч.1)
    • Матричні операції при прямому поширенні сигналу
    • Матричні операції при зворотному поширенні сигналу
    • Градієнт цільової функції
  • Перспептрон — найпростіша нейронна мережа (ч.2)
    • Механізм поновлення ваг — навчання!
    • Порівняння реалізації персептрона з допомогою NumPy і Keras — швидкість і зручність
    • Методи регуляризації і batch-навчання
  • Рекурентні нейронні мережі
    • Послідовні структури даних навколо нас
    • Проблема вибухових і зникаючих градієнтів
    • LSTM- і GRU-вентилі в архітектурі рекурентних нейронних мереж
  • Згорткові нейронні мережі
    • Операція згортки для найпростіших функцій
    • Фільтри для отримання ознак зображення за допомогою згорток
    • Аналіз ключових елементів архітектури згортальних нейронних мереж
    • Найбільш поширені архітектури згортальних нейронних мереж
  • Автокодировщики
    • Стиснення інформації при проходженні сигналу через автокодіровщік
    • Зниження розмірності, виділення ознак
    • Стиснення даних і зниження рівня шуму
  • Метод аналізу головних компонентів
    • Набір даних як багатовимірний простір
    • Проекції і відстані в багатовимірному просторі
    • Аналіз дисперсії в даних і її вплив на розподіл даних
  • Методи кластеризації
    • Простановка міток або проведення кордонів
    • Що таке сепарабельність даних
    • Кластеризація в просторі зниженою розмірності: RFM-аналіз споживачів
  • Ансамблеві методи
    • Один сильний класифікатор або багато слабких
    • Механізм голосування
    • Нетривіальні підходи
  • Дерева і ліси
    • Потужна альтернатива нейронних мереж
    • Рішення нелінійних задач за допомогою лінійних інструментів
    • Бустінг
  • Рекомендаційні системи
    • Вектори в багатовимірному просторі
    • Способів сказати «поруч» може бути кілька
    • Різні способи кодування інформації про покупках

Бонуси курсу

  • Спеціально зняті додаткові відеоматеріали
  • Всі студенти курсу пройдуть тренінг по проходженню співбесіди та складанню резюме з нашим HR-фахівцем

Додайте навички в резюме

  • Базові навички в алгебрі, математичному аналізі, теорії ймовірності та статистики

  • Практичні навички використання Python

  • Використання класичних алгоритмів машинного навчання

  • Побудова повно-зв'язкових нейронних мереж

  • Побудова згорткових нейронних мереж для завдань комп'ютерного зору

  • Використання алгоритмів навчання без учителя

  • Обробка природних мов

  • Практичні навички використання фреймворку PyTorch

Переваги навчання у Комп'ютерній школі Hillel

  • man-raising-hand
    Групи по 14 осіб Викладач приділяє час кожному студенту.
  • nerd-face
    Викладачі практики У нас викладають тільки практикуючі фахівці з топових IT-компаній.
  • briefcase
    Система особистих кабінетів Ефективне і зручне навчання.
  • speech-balloon
    Оперативна служба підтримки студентів Термінові питання - своєчасне рішення.
  • videocassette
    Доступ до відеозаписів занять Записи уроків залишаються у студентів після закінчення навчання.
  • hammer
    Практичні заняття Велика частина занять орієнтована на практику.
Відео-огляд школи
shield

Гарантія повернення оплати

До другого заняття ви можете повернути
100% внесених за навчання коштів.

  • rocket
    Працевлаштування

    Що ми робимо для того, щоб ви досягли успіху?

  • clipboard

    Проводимо майстер-класи з підготовки резюме та пошуку роботи

  • books

    Регулярно оновлюємо програми курсів під вимоги ринку

  • smiling-face-with-sunglasses

    Запрошуємо викладати тільки кращих практикуючих фахівців

  • globe-with-meridians

    Розвиваємо нашу мережу партнерів серед топових IT-компаній

  • direct-hit

    Наші викладачі часто самі забирають до себе наших кращих Студентів ;)

Наші викладачі та випускники працюють в топових IT-компаніях світу

Відгуки випускників цього курсу
Грета Гержановская
Грета Гержановская
Сам по себе курс достаточно интересный и ёмкий. Были продемонстрированы разные модели и методы машинного обучения. Преподаватель дружелюбный, готов отвечать на вопросы в любое время, даже ночью. Для начала, наверное, очень неплохой вариант. Из минусов. Было много переносов занятий (7 из 19, 4 по личной причине преподавателя). В конце не было дипломного проекта, хотя в программе писалось, что будет. Хотелось получить на последок какую-то задачу, где можно было бы применять те знания, которые были получены. При записи на курс не требовалось знания Python, но лично у меня были с этим сложности и мне приходилось очень много времени тратить в гугле, чтобы выполнить домашние задания.
Андрій Латиш Викладач Андрій Латиш
Виктория Колесник
Виктория Колесник
Спасибо за курс по machine learning. Несмотря на то, что тема очень большая и сложная, преподавателю удалось просто и понятно объяснить основные идеи и попробовать применить их при выполнении домашних заданий. Кроме того, преподаватель всегда был на связи, помогал разобраться со сложными вопросами и поддерживал интерес к занятиям.
Андрій Латиш Викладач Андрій Латиш
Влад Долгополов
Влад Долгополов
Навыки и знания, полученные на курсе очень полезны и достаточны как для нахождения первой работы, так и для обычного расширения кругозора. За это большое спасибо Андрею Латышу за интересно подготовленную программу и удачное соотношение практики/теории
Андрій Латиш Викладач Андрій Латиш
Грета Гержановская
Грета Гержановская
Сам по себе курс достаточно интересный и ёмкий. Были продемонстрированы разные модели и методы машинного обучения. Преподаватель дружелюбный, готов отвечать на вопросы в любое время, даже ночью. Для начала, наверное, очень неплохой вариант. Из минусов. Было много переносов занятий (7 из 19, 4 по личной причине преподавателя). В конце не было дипломного проекта, хотя в программе писалось, что будет. Хотелось получить на последок какую-то задачу, где можно было бы применять те знания, которые были получены. При записи на курс не требовалось знания Python, но лично у меня были с этим сложности и мне приходилось очень много времени тратить в гугле, чтобы выполнить домашние задания.
Андрій Латиш Викладач Андрій Латиш
Андрей
Андрей
сторінка в Facebook
Курс хорош для начинающих, хорошо обьясняют все основы, включая всю математику, которая происходит под капотом. Покрываются почти все темы современной отрасли машинного обучения. Преподаватель очень хороший, дружелюбно относится к студентам, помогает с вопросами о собственных проектах
Андрій Латиш Викладач Андрій Латиш
Сергей
Сергей
сторінка в Facebook
Всё было отлично. Андрей - отличный преподаватель. Очень удачный подбор материала. У меня есть твёрдое ощущение, что я разобрался во всём, что он нам рассказывал. Большое спасибо школе в целом и Андрею персонально
Андрій Латиш Викладач Андрій Латиш
Павел Корчагин
Павел Корчагин
Спасибо большое преподавателю за отличный курс. Дмитрий провел нас от азов до самых последних разработок в данной области, оказывал всяческую поддержку и консультации. Данный курс позволил восполнить все пробелы. Отдельное спасибо школе, хорошо поставлен процесс обучения.
Дмитро Дегтярьов Викладач Дмитро Дегтярьов
Вячеслав Решетило
Вячеслав Решетило
профіль в Linked In
Всем спасибо, все было супер!) Отдельное спасибо Дмитрию Дегтярёву, Вы отлично объясняете и проводите аналогии, что очень важно и курс отлично зашел. Всем спасибо)
Дмитро Дегтярьов Викладач Дмитро Дегтярьов
Дмитрий Кардаш
Дмитрий Кардаш
Большое спасибо, Дмитрию Дегтярёву, за прекрасный курс. У меня до начала курса, был некоторый опыт в Машинном обучение и все было смутно и грустно, но после окончания: мало того что все разложил по полочкам, так еще и понял вещи, за которые страшно было браться. Первые несколько уроков было немного скучно и медленно, но с каждым новым занятием темпы познания нового увеличивались и это здорово. Советую всем новичкам) и обязательно делайте домашку, она прям must have!!!!
Дмитро Дегтярьов Викладач Дмитро Дегтярьов
Олег
Олег
сторінка в Facebook
Мне очень понравился курс. Преподаватель постарался выложить нам материал максимально доступно. Так же помог разобраться с кодом. Всегда отвечал на интересующие нас вопросы, а так же делился опытом. В качестве бонусов- английский язык, что не сомненно есть большой плюс. Очень понравилось отношение к студентам как со стороны администраторов так директора. Рекомендую Всем!
Дмитро Дегтярьов Викладач Дмитро Дегтярьов
Татьяна
Татьяна
Курс интересный, преподаватель помогал с каждым вопросом. Жаль, что было много нейронок и мало деревьев с бустингом. Но рада, что прошла курс и получила новые знания)
Дмитро Дегтярьов Викладач Дмитро Дегтярьов
Oleg G
Oleg G

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!

Роман Захаров Викладач Роман Захаров

Часті питання

  • Що потрібно знати для навчання на курсі Machine Learning?

    Математичний аналіз:

    • Похідні
    • Правило диференціювання складної функції
    • Градієнти

    Лінійна алгебра:

    • Вектори
    • Скалярний твір і векторний добуток
    • Функції та лінійні перетворення
    • Множення матриць
    • Зворотні функції
    • Транспонування матриці

    Планування експерименту:

    • Перевірка гіпотез
    • Тести на статистичну значущість
    • Випадковість
    • Імовірність

  • Чи видається сертифікат про закінчення курсів міжнародного рівня?

    Наш сертифікат про проходження курсів внутрішнього зразка. В першу чергу ми вам надаємо знання, що відповідають вимогам існуючих вакансій на ринку праці. В IT-сфері при прийомі на роботу на посаді початкового рівня абсолютно не важливо, які у вас є дипломи і яку сертифікацію ви пройшли. В першу чергу роботодавець на співбесіді буде розглядати те, що ви вмієте і в чому є досвід, а не який диплом ви зможете принести з собою. Це стосується як України, так і компаній, що знаходяться за кордоном.

    До того ж багато наших курсів вам можуть дати знання, які вам знадобляться для проходження сертифікації віддаленим чином через інтернет. Дану сертифікацію можна пройти тільки віддалено і самостійно.

  • Чи будуть задавати домашні завдання? Чи перевіряється виконане завдання?

    Так! Адже це обов'язкова і дуже важлива частина процесу вашого навчання, так як кожен Студент повинен закріпити весь отриманий на занятті матеріал вдома, виконуючи домашні завдання. Кожне задане ДЗ буде перевірятися викладачем, і по ньому ви будете отримувати фідбек. Також деякі завдання розбираються на наступному занятті. Без виконання домашній завдань ніхто не зможе домогтися бажаного результату.

  • Як отримати максимальний бал за домашнє завдання?

    Виконання домашніх робіт, одна з найважливіших складових навчання. Для того, щоб отримати максимальний бал за домашнє завдання, потрібно:

    • Виконати завдання в зазначені терміни
    • Виконати всі умови завдання
    • Виконати завдання без помилок
    • Перездача домашнього завдання не більше одного разу

  • Який потрібно мати комп'ютер, щоб навчатися на курсі Machine Learning?

    Вимоги до комп'ютера для навчання на курсі Machine Learning.

    Операційна система:

    • Windows 10 64-біт
    • macOS 10.13 або вище
    • Linux: Ubuntu 16.04 - 20.04

    Процесор* :

    • Мінімум intel core i5 4-го покоління
    • Рекомендується i5 7-го

    Оперативна пам'ять:

    • Мінімум 8 Гб
    • Рекомендується 16 Гб

    Пам'ять:

    • Мінімально 500 Гб HDD і більш
    • Рекомендується 200 Гб SSD і більш

    * Допустимі аналоги від AMD

Запит на консультацію

Залиште ваші контактні дані, і ми вам обов'язково зателефонуємо!

Обов'язково вкажіть ваше ім'я кирилицею

Обов'язково вкажіть email, за яким ми зможемо з вами зв'язатися

Обов'язково вкажіть телефон в міжнародному форматі

Школа працює з 10:00 до 21:00 по буднях і з 10:00 до 19:00 у вихідні дні (за київським часом, GMT + 2).

Відправлено

Матеріали в блозі

Придбати подарунковий сертифікат

Придбати подарунковий сертифікат

Gift certificate background image Gift certificate background image