Узнайте о снижении цены

Оставьте ваш email и мы напишем вам когда цена снизится

Программирование Python и машинное обучение

Навыки программирования на Python дадут хорошую базу и станут отличным стартом для изучения других языков в будущем. Также на курсе знакомят с принципами машинного обучения.
750 ₽ за час
стоимость обучения
Уровень сложности
для новичков
Длительность
7 мес.
Демо доступ
нет
Формат обучения
онлайн
Домашние задания
нет
Обратная связь
да, от преподавателя
Стажировка
нет
Помощь в трудоустройстве
нет
Документ по окончании
сертификат

Программа обучения

  • Основное
  • Содержание программы

На курсе ученики узнают о разных способах анализа данных, познакомятся с принципами машинного обучения, обучат несколько собственных компьютерных моделей. Дети изучат синтаксис и получат базовые навыки работы с Python. Ученики смогут научиться устанавливать и настраивать среду разработки, применять базовые конструкции Python, создавать модули и пакеты.

Программа состоит из семи модулей и длится от 56 часов. Программа предполагает 3 тарифа: занятия в группах онлайн, занятия в группах офлайн и персональные занятия онлайн/офлайн по выбору ученика.

1-й модуль
  • Машинное обучение. Алгоритмы;
  • Повторение Python;
  • Функции активации;
  • Умножение матриц;
  • Повторение Python;
  • Библиотека Numpy;
  • Концепции машинного обучения;
  • Метод линейной регрессии;
  • Математическая логика и линейная алгебра;
  • Модель нейрона - перцептрон;
  • Начальные веса, входы и смещение.
2-й модуль
  • Изменение весов;
  • Подбор данных для обучения;
  • Обучение перцептрона;
  • Продвинутые активационные функции;
  • Сигмоида, tanh, ReLu, Softplus;
  • Работа над нейронной сетью;
  • Анализ задачи;
  • Подбор обучающей выборки данных;
  • Построение модели.
3-й модуль
  • Адаптивные линейные нейроны;
  • Сравнение точности Adaline и Перцептрона;
  • Продвинутые активационные функции;
  • Сигмоида, tanh, ReLu, SoTplus;
  • Градиентный спуск;
  • Получение данных;
  • Выборка;
  • Сортировка;
  • Агрегирование и группировка;
  • Построение графиков по набору данных;
  • Отображение показателей нейронной сети;
  • Трёхмерные графики.
4-й модуль
  • Набор данных от библиотеки Mnist;
  • Обучение сети;
  • Распознавание изображение цифр;
  • Тестирование сети;
  • Начальные элементы;
  • Настройка параметров популяции;
  • Метод отбора;
  • Мутации;
  • Анализ результатов обучения.
5-й модуль
  • Классы;
  • Объекты;
  • Атрибуты;
  • Методы;
  • Написание игры «Змейка»;
  • Метод управления для игрока;
  • Поощрение модели;
  • А/Б тестирование;
  • Управление;
  • Модель обучения без памяти;
  • Коэффициенты корректировки;
  • Сохранение ходов в памяти;
  • Сравнение с моделью без памяти.
6-й модуль
  • Установка;
  • Содержимое ячеек;
  • Режимы выполнения кода;
  • Интерактивные элементы и графики;
  • Загрузка данных;
  • Обучение модели;
  • Отображение результатов;
  • Отладка и тестирование;
  • Интеграция в проект;
  • Замеры производительности;
  • Использование тензорных ядер;
  • Установка библиотеки;
  • Подготовка данных для работы;
  • Модели нейронов.
7-й модуль
  • Граф вычислений;
  • Входные параметры и веса;
  • Функция ошибки;
  • Встроенные оптимизаторы;
  • Функции активации;
  • Слои сети;
  • Обсуждение идей;
  • Выбор технологий;
  • Декомпозиция задачи;
  • Подготовка данных;
  • Построение модели;
  • Обучение;
  • Тестирование;
  • Презентация.

Чему научат

галочка
Настраивать среду разработки
галочка
Применять базовые конструкции Python
галочка
Создавать модули и пакеты

Преимущества курса

Персональная консультация с тарифом «Индивидуальные занятия онлайн»
Преподаватели — практики
Гибкий график с тарифом «Индивидуальные занятия онлайн»