В мире есть две востребованные технологии искусственного интеллекта: Machine Learning и Deep Learning. Стартовая заработная плата специалиста, у которого есть опыт в работе с нейросетями и машинными моделями, составляет 130 тысяч рублей. Но для того, чтобы претендовать на такую зарплату, нужно владеть множествами навыков.
Став студентом этого курса, вы сможете поработать с классическими алгоритмами обучения моделей, научитесь создавать различные нейронные сети. Поймёте, какой комплексный подход подойдёт вам и вашим возможностям программирования на языке Python, и сможете перенять опыт профессионалов.
Чему вы научитесь
Строить модели MLРаботать с нейронными сетямиПрименять принципы разбиения выборкиПользоваться методами предобработки данныхРазбираться в методах построения рекомендательных системКак быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Преподаватели
Программа курса
Программа обучения состоит из двух курсов: «Machine Learning PRO» и «Deep Learning». В каждом образовательном блоке будут практические задания для закрепления теории.
Узнаете, как и когда применяется machine learning. Начнёте с работы над базовым алгоритмом.
Изучите типы данных и методы, в соответствии с которыми необходимо проводить их предварительную обработку.
Разберётесь в понятии регрессии. Рассмотрите её виды.
Узнаете о кластеризации и попрактикуетесь в ней.
Узнаете, что такое деревья в программировании. Поработаете со сторонними библиотеками.
Рассмотрите принцип ансамблей. Разберётесь в теме бустинга.
Поработаете с выборкой. Узнаете, чем чревато недообучение или переобучение модели.
Узнаете о линейных моделях. Изучите принципы подбора параметров.
Поработаете над создание рекомендательных систем для нескольких сервисов
Продемонстрируете все навыки, приобретённые на курсе.
Узнаете, что в программировании называется нейронной сетью. Сможете создать собственную нейронку на Python.
Научитесь применять фреймворки.
Научите свою модель распознавать изображения с помощью алгоритма.
Поймёте, как улучшить производительности сети и увеличить скорость её работы.
Научитесь проводить дообучение нейронки для решения поставленной задачи. Отработаете теорию на работе с ImageNET.
Узнаете, как спроектировать нейронную сеть для поиска людей в сете данных.
Ваша нейронная сеть будет решать задачу детекции.
Вы создадите нейронную сеть, которая будет работать с естественными языками.
Вам предстоит создать чат-бот с помощью навыков работы с реккурентами.
Узнаете, как создать агента для игры. Освоите особый вид машинного обучения, который связан с подкреплением модели.
Вы познакомитесь с несколькими областями применения нейронок. Поймёте, куда двигаться в программировании дальше.
Как проходит обучение
Изучение темы
Просмотр обучающих видеороликов
Выполнение практических заданий
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Работа с куратором
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Помощь с трудоустройством
Создадите портфолио
Научитесь работать на себя
Спецификация
Отзывы о Skillfactory
Часто задаваемые вопросы
Аналитики hh.ru заметили, что количество вакансий с упоминанием Machine learning увеличилось почти в 20 раз за 4 года Зарплата специалиста по машинному обучению составляет от 130 000 до 300 000 ₽, и спрос на профессионалов высок.
Для того, чтобы успешно обучаться на курсе, нужно иметь базовые знани работы с языком программирования Python.
Курс подойдёт начинающим дата-сайентистам, разработчиками, продакт-менеджерам. Вы сможете освоить перспективную специальность и стать профессиональнее.
Бесплатные курсы дают базу и минимум практики. Наши курсы созданы с упором на прикладное применение. Кроме практических заданий вы получите поддержку наставника и общение с одногруппниками.
Да. Об этом говорит статистика вакансий о Data Science / Machine Learning / Deep Learning на отечественных и зарубежных сайтах.
Онлайн-школа проводит курс "Профессия Data Scientist". В нём сочетаются несколько профессий, погружение в тему более глубокое, практики больше.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Проверять ваши домашние задания будут эксперты, а также вас будет сопровождать куратор, который поможет справиться с трудностями. Вы получите профессиональные советы, рекомендации и лайфхаки.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.
Другие популярные курсы
Дизайнер интерьеров
Ассортиментная матрица и производство коллекции
Разработчик игр на Unity с нуля до Middle
