top-image
Главная » Услуги и обучение
Услуги и обучение
» Конкурентная разведка в Интернете » Машинное обучение и нейронные сети. Базовый уровень

Код: KR008

Машинное обучение и нейронные сети. Базовый уровень

Отправить нам заявку на участие в мероприятии Получить коммерческое предложение

Программа мероприятия:

Продолжительность: 8 ак. часов
Автор и преподаватель: Дмитрий Петухов, Microsoft AI MVP, Openwaygroup

 

1.     Введение в машинное обучение (Machine Learning, ML)
1.1.  Основная терминология, область применения и актуальность;
1.2.  Типовые ML задачи;
1.3.  Обучение с учителем: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмов;
1.4.  Обучение без учителя: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмов;
1.5.  Обучение с подкреплением: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмов;
1.6.  Практика: создание первой модели
1.7.  Современный процесс создания ML-моделей
1.8.  Как сформулировать задачу
      1.8.1.    Поиск и источники данных
      1.8.2.    Препроцессинг данных
      1.8.3.    Выбор подходящего ML-алгоритма
      1.8.4.    Тренировка модели
      1.8.5.    Оценка результата
1.9.  Data science инструменты: основные языки программирования, ML-фреймворки и облачные сервисы
1.10. Практика: создание ML-модели с использованием облачного сервиса
 
2.    Введение в глубокое обучение (Deep Learning, DL)
2.1.  Основная терминология, область применения и актуальность;
2.2.  Основы нейронных сетей. Персептрон;
2.3.  Современные нейросетевые архитектуры;
2.4.  Сверточные нейронные сети;
2.5.  Рекуррентные нейронные сети;
2.6.  Состязательные нейронные сети
2.7.  Автоэнкодеры;
2.8.  Data science инструменты: DL-фреймворки;
2.9.  Практика:
      2.9.1.    Основы R
      2.9.2.    Лабораторная по задаче компьютерного зрения
      2.9.3.    Лабораторная по предсказания значения временных рядов.

Оставить свой отзыв об этом мероприятии