Скачать 

[GeekBrains] GeekUniversity Факультет искусственного интеллекта 4/6 часть

Цена: 630 РУБ
Организатор: Robot
В списке нет видимых участников.
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[GeekBrains] GeekUniversity Факультет искусственного интеллекта 4/6 часть

Ссылка на картинку
GEEK UNIVERSITY
Факультет
Искусственного интеллекта
Онлайн-университет
от ******** group
Мы — первый онлайн-университет, который обучает Data Science с нуля
Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике.
Мы познакомим вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научим решать настоящие бизнес-задачи.

После учебы вы сможете работать по специальностям:
  • Машинное обучение
  • Искусственный интеллект
  • Нейронные сети
  • Анализ данных
  • Data Science
Программа факультета
ПЕРВЫЙ ГОД
1 Четверть

Создание инфраструктуры
В первой четверти вы начнете осваивать технические основы профессии: научитесь работать в Linux и создавать сервера в облачных сервисах AWS, проводить поиск информации и основные операции с файлами, создавать задания по расписанию и выполнять мониторинг работы сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Освоите библиотеки языка Python, предназначенные для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

2 Четверть
Сбор данных и статистическое исследование
Вы познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Научитесь решать задачи по комбинаторике и узнаете о видах распределений, методах проверки статистических гипотез. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Научитесь работать с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также познакомитесь с особенностями открытых данных (OpenData) и подготовите парсер, который соберет необходимые данные из интернета и сохранит их в СУБД MongoDB.

3 Четверть
Математика для Data Scientist-a
В третьей четверти вы заложите прочный математический базис для будущей профессии через решение задач оптимизации и изучение алгоритмов машинного обучения. Вы подробно рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: это линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Поймете, как устроены алгоритмы на уровне математики. Эти знания пригодятся как для собеседований, так и для успешной профессиональной деятельности.

4 Четверть
Машинное обучение. Совместно с компанией МегаФон
В четвертой четверти вы научитесь решать бизнес-задачи с помощью машинного обучения: предсказывать количество заказов, прогнозировать отток клиентов. Пройдете путь от анализа бизнес-задачи, очистки данных и подготовки признаков до создания модели и ее внедрения в продакшн. Научитесь оценивать эффективность моделей и повышать их качество. Также изучите реализацию рекомендательных систем: коллаборативную фильтрацию, рекомендательные системы на основе контента, гибридные рекомендательные системы.

ВТОРОЙ ГОД

1 Четверть
Нейронные сети
В пятой четверти вы научитесь решать задачи ML с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, а также познакомитесь с нейронными сетями: изучите структуру глубоких, сверточных и рекуррентных нейронных сетей, алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. На практике познакомитесь с фреймворками для разработки нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.

2 Четверть
Задачи искусственного интеллекта. Совместно с компанией NVIDIA
В шестой четверти вы изучите продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей и компьютерное зрение: семантическую сегментацию, детекцию и локацию объектов, распознавание лиц и действий, отслеживание траектории в видео, перенос стиля изображения. Также изучите обработку естественного языка (NLP): векторные представления слов, анализ текста, принципы текстового поиска, применение глубокого обучения в NLP (сети RNN, LSTM и GRU), основы машинного перевода, извлечение краткого содержания текста, принципы построения голосовых помощников и чат-ботов.
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование
  • в разделе: Программирование

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху