19/12/2019
0
Ogledov
Tečaj programiranja (strojno učenje in analiza podatkov v Pythonu), 11. razred - tečaj 31.250 RUB. iz Foxforda, trening, datum: 5. december 2023.
Miscellanea / / December 05, 2023
Komu bo tečaj koristil?
Tečaj bo koristen za tiste, ki so se že naučili osnov programiranja in želijo razširiti svoje področje znanja, se poglobiti v podatkovno znanost in razumeti, kaj so nevronske mreže in umetna inteligenca.
Kakšno znanje ponuja tečaj?
Samozavestno poznavanje Pythona in glavnih knjižnic za DS, sposobnost dela z algoritmi strojnega učenja za probleme klasifikacije in regresije, praktične izkušnje pri sodelovanju na tekmovanjih na to temo.
Kako poteka usposabljanje
Otroci se bodo pod vodstvom učitelja udeležili pravih tekmovanj v strojnem učenju za odrasle. Tečaj bo vključeval spletna srečanja s predstavniki IT industrije.
Skladnost
Pridobili boste osnovno znanje o predmetu
Znamo pristopiti do otrok
Na voljo v snemanju
Šolsko spričevalo
Vsaka lekcija ima zaplet in interaktivne naloge.
Naši učitelji so udeleženci tekmovanj, avtorji metodoloških razvojev
Vedo, kako zanimati vsakega otroka ob upoštevanju starostnih značilnosti. Vsaka lekcija je vznemirljivo potovanje v svet znanja!
Poglejmo si glavne teme programa
Otroku ne bo treba sam učiti snovi in jo nabijati brez razumevanja. Učitelj bo tudi zapletene teme razložil v preprostem jeziku, predstavitve in interaktivne naloge pa bodo povečale zanimanje za predmet.
Utrjujmo znanje v praksi
Po vsaki lekciji manjša domača naloga, ki vam bo pomagala pri vadbi obravnavane snovi in vadbi pred testom.
Ročno preverjamo vzorce in domače naloge
Pisnih delnih nalog ne pustimo za samopreverjanje - to opravijo strokovnjaki OGE.
Preverjamo »zares«, kot na izpitu, in posledično prejmete podrobno povratno informacijo. Vse to zaradi hitrosti priprave in vaših rezultatov, osebni kustos bo na vaša vprašanja odgovoril v dveh urah 24/7.
Kustosi razumejo program in snov, zato lahko brez težav odgovorijo na vaša vprašanja o tečaju in domačih nalogah – kadarkoli
Dobro vedo, kako težko se je pripraviti in razumeti vaše skrbi.
Najpomembnejša naloga mentorja je, da vam pomaga pri obvladovanju stresa in strahu pred izpiti
Osnove Pythona (pregled, hiter pregled)
- Osnovne krmilne konstrukcije Python
- Funkcije
- Seznami
- Objektno orientirano programiranje
Uvod v knjižnice za podatkovno znanost
- Numpy
- Matplotlib
-Naključen
- Pande
- Seaborn
- Sklearn
Uvod v strojno učenje
- Osnove linearne algebre. knjižnica scipy. Funkcije izgube
- Linearna regresija in klasifikacijski algoritmi
- Postavitev modelov: preusposabljanje, regularizacija, izbor hiperparametrov, metrika kakovosti
- Naključna drevesa
- Sestavine algoritmov: bagging in random forest
- Tekmovanja na kaggle
- Nenadzorovano učenje: združevanje v gruče, zmanjšanje dimenzionalnosti
Analiza podatkov v praksi
- Intervali zaupanja, testiranje hipotez
- A/B - testiranje
- Statistična merila
- Iskanje vzorcev in odvisnosti v podatkih
- Napovedovanje časovnih vrst
- Tekmovanja na kaggle
Globoko učenje
- Uvod v nevronske mreže. Naloge DL in AI
- Konstrukcija večplastnega perceptrona
- Izpeljava in gradient. Metode gradientnega spuščanja
- Postavitev nevronskih mrež: izbira hiperparametrov, softmax, particioniranje na pakete
- Uvod v ogrodje pytorch
- Osnove konvolucijskih nevronskih mrež
- Arhitekture CNN. Prenos učenja
- Naloge računalniškega vida: segmentacija in detekcija slike
- Izbrane NLP naloge. Tekmovanja na kaggle
- Generiranje umetnih podatkov z uporabo GAN
- Način podatkovnega znanstvenika
Prijavite
YOU MIGHT ALSO LIKE
