По полезности
36
Разработка алгоритмов машинного обучения
Программа курса
Магистратура продлится 2 года. Вы сможете освоить множество инструментов, просмотрев лекции и пройдя практическую часть курса.
1.
Программа обучения Первый семестр
2.
Второй семестр
3.
Третий семестр
4.
Четвертый семестр
Чему вы научитесь
Применять язык Python для задач анализ данных
Анализировать и систематизировать огромные массивы данных
Применять ключевые алгоритмы машинного обучения
Управлять процессом разработки ML-решений
Применять основные фреймворки глубокого обучения
Преподаватели
Эмиль Магеррамов
Эксперт
Ольга Смирнова
Эксперт
Леонид Саночкин
Эксперт
Яромир Шпилевский
Эксперт
Николай Троицкий
Эксперт
Алексей Кожарин
Эксперт
Андрей Казеннов
Эксперт
Герард Костин
Эксперт
Георгий Тарасенко
Эксперт
Показать все
Навыки
Разработка алгоритмов машинного обучения
Программа курса
Вас ждут 11 блоков с теоретическими онлайн-лекциями, после которых вы выполните практические задания под руководством наставников. Для начала обучения вам потребуется знать язык программирования Python на базовом уровне.
1.
1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
2.
2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты.
3.
3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
4.
4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции.
5.
5. Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия.
6.
6. Аппроксимация и работа с производными.
7.
7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
8.
8. Частные производные функции нескольких переменных.
9.
9. Векторы и матрицы. Градиент.
10.
10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений.
11.
11. Разложения матриц. Собственные векторы и значения.
Показать все
Чему вы научитесь
Работать с математическими формулами и функциями
Строить графики переменных
Работать с производными, векторами и матрицами
Разбираться в математической терминологии
Формулировать прикладные задачи
Преподаватели
Навыки
Разработка алгоритмов машинного обучения