Skillbox
EDPRO
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
НИИДПО
GeekBrains
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Contented
Логомашина
Бруноям
Хекслет
Fashion Factory School
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
Otus
Годограф
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
XYZ School
Международная школа профессий
Эколь
Фоксфорд
Яндекс Практикум
Pentaschool
ИППСС
City Business School
Skyeng
Moscow Digital School
Skysmart
НСПК
Вебиум
Синергия Академия
Level One
Контур.Школа
НИПКЭФ
InvestFuture
Инглекс
KARPOV.COURSES
Coddy
Hello World
Psycholesson
99 баллов
#Sekta
ЭКОДПО
Bonnie & Slide
Digital Skills Academy
Interra
Kata Academy
Викиум
Слёрм
PIXEL
Merion Academy
NeuroBoost
Anecole
Verona School
ЕГЭLAND
Profieng
НАМО им. Н.А. Бородина
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
О проекте
СМИ о насEDPRO
Skillbox
Нетология
Eduson Academy
Московский институт психологии
Skypro
НАДПО
Skillfactory
НИИДПО
GeekBrains
Talentsy
ProductStar
Bang Bang Education
Contented
Логомашина
Бруноям
Хекслет
Fashion Factory School
Psychodemia
НЦРДО
SF Education
Skillbox Английский (Kespa)
Otus
Годограф
Компьютерная Академия TOP
100балльный репетитор
MAED
XYZ School
Международная школа профессий
Эколь
Фоксфорд
Яндекс Практикум
Pentaschool
ИППСС
City Business School
Skyeng
Moscow Digital School
Skysmart
НСПК
Сотка
Вебиум
Level One
Контур.Школа
TutorOnline
Инглекс
KARPOV.COURSES
Coddy
Тетрика
99 баллов
#Sekta
Bonnie & Slide
Interra
Викиум
Слёрм
Моя Альфа школа
Verona School
ЕГЭLAND
EasyCode
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
PROschool online
Innova IT Academy
Яндекс Практикум Английский
Приготовьтесь исследовать мир машинного обучения, где алгоритмы становятся вашими помощниками, а данные — важным ресурсом. Этот курс откроет вам новые горизонты в технологиях и инновациях. Вы познакомитесь с основами машинного обучения, изучите supervised и unsupervised learning, а также научитесь применять алгоритмы на практике с использованием Python и TensorFlow.
В ходе курса вы будете работать с реальными данными, решая задачи, аналогичные тем, с которыми сталкиваются ведущие компании. В результате вы сможете продемонстрировать свои навыки через проект, который украсит ваше портфолио. Этот курс — путь к вашему профессиональному росту в области технологий.
Чему вы научитесь
Создавать алгоритмы для обработки и анализа данныхГенерировать модели машинного обучения для решения конкретных задачПрименять методы предобработки данных для улучшения качества входной информацииРаботать с библиотеками и фреймворками, такими как TensorFlow, Keras и Scikit-learnВзаимодействовать с различными форматами данных, включая CSV, JSON и базы данных SQLРазрабатывать и тестировать модели машинного обучения с использованием методов кросс-валидацииАнализировать результаты работы моделей и проводить их оценку с помощью метрик, таких как точность, полнота и F1-мераКак быстро окупится обучение
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Программа курса
Запустите свою карьеру в области машинного обучения! Курс состоит из 112 часов обучения и включает 11 модулей, которые сфокусированы на развитии ваших профессиональных компетенций. Вы выполните от 2 до 6 реальных проектов, которые не только обогатят ваше портфолио, но и наглядно продемонстрируют ваши умения. После успешного завершения итогового проекта вы получите удостоверение о повышении квалификации и сертификат на английском языке.
Погрузитесь в базовые концепции машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL), изучая их основные принципы и механизмы, которые лежат в основе современных технологий.
Овладеете ключевыми математическими понятиями и инструментами, которые помогут вам эффективно решать задачи в области машинного обучения, от линейной алгебры до статистики.
Ознакомитесь с основными классическими алгоритмами ML, изучая их структуру и применение для решения практических задач в различных сферах.
Исследуете принципы работы нейронных сетей, узнавая о их архитектуре и уникальных характеристиках, которые делают их мощным инструментом в анализе данных.
Научитесь различным методам обучения нейронных сетей, применяя их на практике с разнообразными наборами данных для достижения высоких результатов.
Изучите стратегии и техники для решения распространённых проблем, возникающих в процессе тренировки нейросетей, что позволит вам оптимизировать их производительность.
Познакомитесь с принципами работы компьютерного зрения и его ключевыми концепциями.
Узнаете о применении компьютерного зрения и его роли в современных технологиях.
Изучите базовые функции и возможности библиотеки OpenCV, которая широко используется в компьютерном зрении.
Исследуете, как OpenCV применяется в различных отраслях, от медицины до автомобильной промышленности.
Освоите методы преобразования изображений с использованием инструментов OpenCV.
Познакомитесь с основами свёрточных нейронных сетей и их значением в области глубокого обучения.
Научитесь применять CNN для классификации изображений и анализа визуальных данных.
Узнаете, как работает детекция объектов и какие методы используются для её реализации.
Разберётесь в подходах к детекции объектов, используя модели VGG, ResNet и DenseNet.
Изучите техники обнаружения объектов, включая R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO.
Узнаете о семантической сегментации и таких моделях, как U-Net и DeepLab, которые помогают в этой задаче.
Исследуете технологии трёхмерного компьютерного зрения, включая 3D CNN и PointNet.
Узнаете, как распознавать действия на видео с помощью технологий C3D и I3D.
Научитесь применять компьютерное зрение для управления беспилотными летательными аппаратами.
Изучите реальные примеры использования компьютерного зрения через практические кейсы и успешные истории применения упомянутых технологий.
Изучите методы обработки текстов в NLP и ключевые технологии анализа текстовой информации.
Ознакомитесь с основными концепциями обработки естественного языка (NLP) и его задачами.
Узнаете о методах подготовки текстовых данных, включая очистку и нормализацию.
Откроете для себя методы анализа настроения в текстах и алгоритмы для определения эмоциональной окраски.
Изучите векторные модели для представления текстов и их использование в NLP.
Познакомитесь с методами машинного перевода и алгоритмами поиска документов.
Исследуете принципы работы систем автокоррекции текста и используемые алгоритмы.
Узнаете о скрытых марковских моделях в распознавании речи.
Изучите принципы автозаполнения текста и успешные примеры применения.
Познакомитесь с рекуррентными нейронными сетями (RNN) и их архитектурой.
Рассмотрите архитектуры LSTM и GRU, а также их преимущества при работе с последовательностями.
Изучите современные архитектуры глубокого обучения в NLP и популярные библиотеки.
Ознакомитесь с работой трансформеров и их влиянием на NLP.
Узнаете о моделях BERT, GPT и их применении в NLP.
Изучите методы обработки звуковых данных и основные инструменты анализа аудио.
Познакомитесь с подходами глубокого обучения для анализа аудиоданных и успешными примерами.
Узнаете о способах внедрения NLP в бизнес-приложения и примерах повышения эффективности.
Изучите ключевые этапы развёртывания моделей в производственной среде и практические подходы к интеграции в системы.
Ознакомитесь с концепциями и методами развёртывания, способами публикации моделей и успешными кейсами.
Узнаете, как использовать Docker для контейнеризации ML приложений и управления контейнерами.
Научитесь проводить A/B тестирование для оценки моделей и анализировать результаты.
Ознакомитесь с принципами тестирования кода в ML и использованием библиотеки Pytest для написания тестов.
Изучите важность мониторинга производительности моделей и методы версионирования.
Узнаете о методах оптимизации моделей, таких как прунинг и дистилляция, и их приложениях.
Овладеете использованием DVC для управления версиями данных и интеграции с Git.
Изучите функционал MLflow для управления экспериментами и отслеживания результатов.
Научитесь организовывать рабочие процессы ML с помощью Airflow и Dagster.
Ознакомитесь с принципами проектирования ML систем и подходами к архитектуре.
Научитесь проходить технические собеседования в области машинного обучения и анализировать свои навыки.
Изучите стратегии поиска работы в IT, написания резюме и подготовки к собеседованиям.
Научитесь эффективно представлять свой дипломный проект и готовиться к вопросам комиссии.
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
Создание итогового проекта
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Помощь с трудоустройством
Создадите портфолио
Подготовитесь к собеседованию
Научитесь работать на себя
Оформите резюме и сопроводительное письмо
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Узнаете, как найти работу
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Спецификация
Отзывы о Eduson Academy
Часто задаваемые вопросы
Конечно! Курсы в "Eduson Academy" разработаны для обучения с нуля. Вам помогут выбрать направление в IT, проведут консультацию и профориентацию, чтобы подобрать специальность, соответствующую вашим целям. Программа обучения построена от простого к сложному, начиная с основ и терминологии, постепенно углубляясь в более продвинутые темы. Базовый английский достаточен для начала обучения.
Выбор IT-направления – важный шаг. Консультанты и специалисты Центра Карьеры в "Eduson Academy" помогут вам разобраться в многообразии специальностей и выбрать ту, которая соответствует вашим интересам и потенциалу.
ML находит применение в самых разнообразных сферах: от медицины (прогнозирование заболеваний) и бизнеса (анализ данных, прогнозирование трендов) до повседневной жизни (рекомендации в онлайн-магазинах и соцсетях, системы безопасности в автомобилях). ML делает мир умнее и удобнее.
Курс по машинному обучению, созданный опытными специалистами, стартует с базовых понятий математики и теории вероятностей. Затем вы погрузитесь в классические алгоритмы, такие как линейная и логистическая регрессия, before moving on to neural networks and deep learning. Вы изучите компьютерное зрение с использованием OpenCV и обработку изображений, а также обработку текста с помощью BERT и GPT. В рамках курса вы выполните дипломный проект, который может включать восстановление пунктуации, выявление фейковых новостей или анализ тональности текста. Практическая часть составляет 85% учебного процесса.
Возрастные ограничения отсутствуют. Курсы от "Eduson Academy" открыты для всех желающих, вне зависимости от возраста. Основная группа студентов состоит из людей в возрасте от 17 до 40 лет. Кроме того, предлагаются программы для молодежи в возрасте 13-17 лет.
Машинное обучение (ML) – это способ научить компьютер выполнять задачи без прямого программирования, на основе анализа данных и выявления закономерностей. Изучая ML, вы научитесь создавать самообучающиеся алгоритмы, открывая для себя новые возможности в мире технологий, от распознавания лиц до персонализированных рекомендаций.
Изучение машинного обучения открывает двери в мир создания интеллектуальных систем, способных оптимизировать процессы и делать точные прогнозы. Этот навык становится все более востребованным в эпоху развития передовых технологий, создавая высокий спрос на специалистов, умеющих разрабатывать инновационные решения. "Eduson Academy" предлагают комплексный курс «Machine Learning», который подходит для начинающих.
Занятия проводятся онлайн в режиме реального времени на платформе Zoom, что гарантирует интерактивность и живое общение с преподавателем и другими студентами. Обучение в таком формате экономит ваше время и средства, позволяя подключаться к занятиям из любой точки мира. Программа курса включает выполнение домашних заданий, курсовых и дипломных проектов, которые сформируют ваше профессиональное портфолио. Все необходимые учебные материалы доступны в личном кабинете на нашей образовательной платформе (LMS). Кроме того, каждый урок записывается, что дает вам возможность повторить пройденный материал в любое удобное время, как во время обучения, так и после его завершения.
Этот курс обеспечит вас не только солидной теоретической основой, но и важным практическим опытом, необходимым для успешной карьеры в области машинного обучения. Вы научитесь использовать алгоритмы ML для решения разнообразных задач: от анализа данных до разработки и внедрения моделей в реальные проекты.
Вы освоите техники создания, оптимизации и развертывания моделей, а также обработки изображений и анализа текстов. Знакомство с современными инструментами, библиотеками и системами управления версиями станет важной частью вашего профессионального инструмента.
По итогам обучения вы сможете разработать собственные проекты, которые станут весомым дополнением к вашему портфолио. Курс "Машинное обучение" даст возможность углубиться в эту область, освоить актуальную инфраструктуру ML и приобрести практические навыки, необходимые для реализации ваших идей.
Да, "Eduson Academy" активно содействует своим студентам в поиске работы, предлагая разнообразные услуги через карьерный центр. Эта поддержка начинается с момента зачисления и продолжается даже после окончания обучения. Студенты, которые успешно выполняют все практические задания — включая домашние работы, курсовые и дипломный проект — и достигают общего прогресса не менее 70%, получают уникальную возможность участия в программе трудоустройства.
Программа трудоустройства включает не только помощь в составлении резюме и сопроводительных писем, но и возможность прохождения собеседований или стажировок в компаниях-партнерах академии, при наличии открытых вакансий. Это предоставляет студентам шанс не только улучшить свои навыки общения и самопрезентации, но и значительно увеличить вероятность получения предложения о работе. Более того, "Eduson Academy" активно сотрудничает с ведущими работодателями в различных секторах, что дает выпускникам возможность находить работу, соответствующую их квалификации и амбициям. Таким образом, каждый студент может не только приобрести знания, но и успешно начать свою карьеру в выбранной сфере.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.
Оставьте заявку на консультацию. Менеджеры подберут подходящие программы, ответят на все вопросы о стоимости обучения и о его формате.
Вы сами определяете свой график обучения. Курс можно пройти и быстрее, если уделять ему повышенное внимание. Программу можно изучать и дольше. Куратор останется с вами на год.
Можно оплатить сразу весь курс либо оформить беспроцентную рассрочку – тогда понадобится вносить лишь небольшой платёж раз в месяц. Также доступна оплата по счёту от юридического лица.
Вы получите удостоверение государственного образца, а также диплом от самой школы. В нём вы найдёте ваш уникальный номер, печать и подпись основателя академии.
У вас есть возможность приобрести подарочный сертификат от Eduson Academy. Им можно весь курс или его часть. Подробнее с условиями можно ознакомиться на сайте школы.
Другие популярные курсы
Project Manager в IT
Стилист-имиджмейкер
Эффективный руководитель
3D-моделирование для начинающих
