0
Visninger
Programmeringskurs (Maskinlæring og dataanalyse i Python), 11. klasse - kurs RUB 31 250,-. fra Foxford, trening, Dato: 5. desember 2023.
Miscellanea / / December 05, 2023
Hvem vil ha nytte av kurset?
Kurset vil være nyttig for de som allerede har studert det grunnleggende om programmering og ønsker å utvide sitt kunnskapsområde, stupe inn i Data Science og forstå hva nevrale nettverk og kunstig intelligens er.
Hvilken kunnskap gir kurset?
Trygg kunnskap om Python og hovedbibliotekene for DS, evne til å jobbe med maskinlæringsalgoritmer for klassifiserings- og regresjonsproblemer, praktisk erfaring med å delta i konkurranser om dette emnet.
Hvordan treningen fungerer
Under veiledning av en lærer skal barna delta i ekte maskinlæringskonkurranser for voksne. Kurset vil inneholde nettmøter med representanter for IT-bransjen.
Samsvar
Du vil få grunnleggende kunnskap om emnet
Vi vet hvordan vi skal nærme oss barn
Tilgjengelig i opptak
Skolesertifisering
Hver leksjon har et plot og interaktive oppgaver.
Våre lærere er deltakere i konkurranser, forfattere av metodologisk utvikling
De vet hvordan de skal interessere hvert barn, med tanke på aldersegenskaper. Hver leksjon er en spennende reise inn i kunnskapens verden!
La oss se på hovedemnene i programmet
Barnet trenger ikke å studere materialet på egen hånd og stappe det uten å forstå. Læreren vil forklare selv komplekse temaer på et enkelt språk, og presentasjoner og interaktive oppgaver vil øke interessen for faget.
La oss konsolidere kunnskap i praksis
Etter hver leksjon, en liten lekseoppgave som vil hjelpe deg å øve på stoffet du har dekket og øve før prøven.
Vi kontrollerer prøver og lekser manuelt
Vi overlater ikke de skriftlige deloppgavene til selvtesting – dette gjøres av OGE-eksperter.
Vi sjekker "på ekte", som i en eksamen, og som et resultat får du detaljert tilbakemelding. Alt dette er for raske forberedelser og dine resultater. Din personlige kurator vil svare på spørsmålene dine innen to timer, 24/7
Kuratorene forstår programmet og emnet, slik at de enkelt kan svare på spørsmålene dine om kurset og leksene – når som helst
De vet godt hvor vanskelig det kan være å forberede og forstå bekymringene dine.
Den viktigste oppgaven til en veileder er å hjelpe deg med å takle stress og frykt før eksamen
Grunnleggende om Python (gjennomgang, rask gjennomgang)
- Grunnleggende Python-kontrollkonstruksjoner
- Funksjoner
- Lister
- Objektorientert programmering
Introduksjon til biblioteker for datavitenskap
- Numpy
- Matplotlib
-Tilfeldig
- Pandaer
- Seaborn
– Sklearn
Introduksjon til maskinlæring
- Grunnleggende om lineær algebra. scipy bibliotek. Tapsfunksjoner
- Lineær regresjon og klassifiseringsalgoritmer
- Sette opp modeller: omskolering, regularisering, valg av hyperparametre, kvalitetsmålinger
- Tilfeldige trær
- Sammensetninger av algoritmer: bagging og tilfeldig skog
- Konkurranser på kaggle
- Uovervåket læring: clustering, dimensjonalitetsreduksjon
Dataanalyse i praksis
- Konfidensintervaller, hypotesetesting
- A/B - testing
- Statistiske kriterier
- Søk etter mønstre og avhengigheter i data
- Tidsserieprognoser
- Konkurranser på kaggle
Dyp læring
- Introduksjon til nevrale nettverk. DL og AI oppgaver
- Konstruksjon av en flerlags perceptron
- Derivat og gradient. Gradient nedstigningsmetoder
- Sette opp nevrale nettverk: valg av hyperparametre, softmax, partisjonering i batcher
- Introduksjon til pytorch-rammeverket
- Grunnleggende om konvolusjonelle nevrale nettverk
- CNN-arkitekturer. Overfør læring
- Datasynsoppgaver: bildesegmentering og deteksjon
- Utvalgte NLP oppgaver. Konkurranser på kaggle
- Generering av kunstige data ved hjelp av GAN
- Dataforskerens vei
Abonnere
YOU MIGHT ALSO LIKE
