По полезности
36
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
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
Навыки
Разработка алгоритмов машинного обучения