Що потрібно знати для навчання на курсі Machine Learning?

Математичний аналіз: ПохідніПравило диференціювання складної функціїГрадієнти Лінійна алгебра: ВекториСкалярний твір і векторний добутокФункції та лінійні перетворенняМноження матрицьЗворотні функціїТранспонування матриці Планування експерименту: Перевірка гіпотезТести на статистичну значущістьВипадковістьІмовірність

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 терміниВиконати всі умови завданняВиконати завдання без помилокПерездача 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-бітmacOS 10.13 або вищеLinux: Ubuntu 16.04 - 20.04 Процесор* : Мінімум intel core i5 4-го поколінняРекомендується i5 7-го Оперативна пам'ять: Мінімум 8 ГбРекомендується 16 Гб Пам'ять: Мінімально 500 Гб HDD і більшРекомендується 200 Гб SSD і більш * Допустимі аналоги від AMD

Курс Machine Learning в Одесі

Advanced level

4.7

занять

занятий в неделю

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.

Для тих, хто не працював з мовою Python, надаються 4 вступних заняття.

Цілі курсу

Навчитися працювати з даними, будувати моделі машинного навчання
Розібратися з візуалізацією різних структур даних
Навчитися будувати предиктивні моделі для аналізу різних процесів

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

Вивчаємо такі технології

Python
NumPy
Matplotlib
Scikit-learn
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

16 занять занять

Python, частина 1
- Змінні й типи змінних
- Ввід і вивід даних
- Модулі
- Умовні оператори
- Булевий тип та логічні оператори
Python, частина 2
- Оператори циклу
- Списки
Python, частина 3
- Порівняння
- Кортежі
- Рядки
- Багатовимірні списки
- Функції й області видимості
Python, частина 4
- Множини
- Словники
- Основи об'єктно-орієнтованого програмування
Математика для машинного навчання
Підготовка даних
- Обробка пропущених значень
- Робота з аномальними значеннями
- Перетворення даних
- Конструювання ознак
- Нормалізація і стандартизація
Регресійні моделі
- Лінійна регресія з однією змінною
- Лінійна регресія з кількома змінними
- Метод градієнтного спуску
Складніші регресійні моделі
- Регресія вищого порядку
- Метрики помилки в регресійному аналізі
- Виділення ознак
- Компроміс зсуву та дисперсії
- Перехресна валідація
Логістична регресія
- Матриця збентеження
- Регуляризація
- Перехресна валідація методом К-згинів
Метод опорних векторів
- Метод опорних векторів з жорстким і м’яким розділенням
- Метод опорних векторів з нелінійним ядром
- Багатокласова класифікація
Дерева прийняття рішень
- Коефіцієнт нерівності Джині й виграш по Джині
- Ентропія та інформаційний виграш
- Випадковий ліс
Кластеризація
- Метод К-середніх і К-середніх++
- Методи оцінки якості кластеризації
- Поняття норми й метричного простору
- Ієрархічна кластеризація
Нейронні мережі, частина 1
- Принцип роботи й влаштування нейронної мережі
- Процес навчання нейронної мережі
- Проектування нейронних мереж
Нейронні мережі, частина 2
- Робота з нейронними мережами у Keras
- Згорткові нейронні мережі
- Рекурентні нейронні мережі
Ансамблювання методів. Навчання з підкріпленням
- Беггінг
- Бустинг
- Стекування
- Генетичні алгоритми
Наївний баєсів класифікатор. Рекомендаційні системи
Аналіз часових рядів
- Перехресна валідація для часових рядів
- Декомпозиція часового ряду
- Поняття стаціонарності часового ряду
- Модель SARIMA
Обробка природних мов
- Токенізація
- Стемінг та лематизація
- Bag of words
- TF-IDF
- Векторне представлення слів (Word embedding)

В кінці курсу виконується дипломний проект.

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

Володіння Python як інструментом машинного навчання
Використання популярних бібліотек машинного навчання
Знання теоретичних основ галузі
Використання багатьох традиційних алгоритмів і методів машинного навчання
Розуміння влаштування і прикладного застосування нейронних мереж
Володіння спеціалізованими напрямками машинного навчання: обробкою природних мов, аналізом часових рядів, комп’ютерним зором
Знайомство з передовими методами, підходами і трендами у галузі

Переваги навчання у Комп'ютерній школі Hillel

Групи по 14 осіб Викладач приділяє час кожному студенту.
Викладачі практики У нас викладають тільки практикуючі фахівці з топових IT-компаній.
Система особистих кабінетів Ефективне і зручне навчання.
Оперативна служба підтримки студентів Термінові питання - своєчасне рішення.
Доступ до відеозаписів занять Записи уроків залишаються у студентів після закінчення навчання.
Практичні заняття Велика частина занять орієнтована на практику.

Відео-огляд школи

Працевлаштування
Що ми робимо для того, щоб ви досягли успіху?
Проводимо майстер-класи з підготовки резюме та пошуку роботи
Регулярно оновлюємо програми курсів під вимоги ринку
Запрошуємо викладати тільки кращих практикуючих фахівців
Розвиваємо нашу мережу партнерів серед топових IT-компаній
Наші викладачі часто самі забирають до себе наших кращих Студентів ;)

Наші викладачі та випускники працюють в топових IT-компаніях світу

Відгуки випускників цього курсу

Андрей

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

Сергей

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

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.

Вячеслав Решетило

Всем спасибо, все было супер!) Отдельное спасибо Дмитрию Дегтярёву, Вы отлично объясняете и проводите аналогии, что очень важно и курс отлично зашел. Всем спасибо)

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!!!!

Олег

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!

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)

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!

Вадим Петров

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.

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!

Iм'я

Обов'язково вкажіть ваше ім'я кирилицею

Email

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

Телефон

Обов'язково вкажіть телефон в міжнародному форматі

Мессенджер

Комментарий

В даний момент ми не працюємо, виберіть будь ласка зручний для вас час для конультаціі:

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