О проекте
СМИ о нас
Наверх
Нерсес Багиян
Нерсес Багиян
Направление
Рейтинг курсов
4,58
4 МесяцаПрограмма курса
На онлайн-курсе вы обретёте базовые знания в сфере Deep Learning и выберете трек специализации: NLP-инжиниринг, обработка звука или CV-инжиринг.
1.
База DL2.
Трек NLP3.
Трек Computer Vision: в разработке4.
Трек Audio Analysis: в разработкеЧему вы научитесь
Выделять закономерности в Deep LearningСтроить нейросети из слоёвОптимизировать нейронные сетиОбрабатывать текстовый, аудио-, фото- и видеоконтент с помощью нейросетейДообучать нейронные сетиПреподаватели
Программа курса
За семь месяцев вы с нуля научитесь работать в сфере Machine Learning: сможете создавать модели машинного обучения, приложения и нейросети.
1.
Прикладная разработка на Python2.
Машинное обучение и приложения3.
Обзор основ Deep Learning4.
Статистика и А/В-тесты5.
Собеседования и как их пройтиЧему вы научитесь
Владеть языком программирования PythonРаботать с библиотеками и базами данныхЗаниматься backend-разработкойСтроить ML-моделиРешать различные задачи по работе с текстами и изображениямиПреподаватели
Программа курса
Если у вас уже есть знания и умения в области аналитики на уровне джуниор-специалиста, этот курс поможет вам выйти на новый уровень профессионализма.
1.
Продуктовый подход к созданию отчётности2.
Работа с командой DWH и обработка больших данных3.
Продвинутые эксперименты4.
Машинное обучение для решения задач аналитикиЧему вы научитесь
Разрабатывать систему отчётности для компанииРаботать с большими даннымиПрименять модели машинного обученияВзаимодействовать с командой DWHПродумывать дизайн экспериментов, проводить и анализировать ихПреподаватели
Преподаватели
Программа курса
Курс развивает аналитическое мышление, навыки решения задач и способность понимать математическую литературу, что делает его идеальным для тех, кто стремится освоить математические основы.
1.
Математический анализ I2.
Линейная алгебра3.
Математический анализ IIЧему вы научитесь
Понимать математические основы алгоритмов машинного обученияРаботать с данными в многомерном пространствеСтроить и интерпретировать модели машинного обученияПроверять гипотезы и делать выводы на основе данныхРешать задачи анализа данных с использованием математических методов