Data science и нейронные сети для новичков

От: Университет искусственного интеллекта

5/5
4 отзыва

9 месяцев освоения инструментов Data science и нейронных сетей для новичков. Содержит 39 занятий с заданиями после каждого. Студенты разовьют навыки написания нейронных сетей, освоят 28 реальных нейросетей: от самых простых до новейших, реализуют нейросетевой проект для себя или компании. Неограниченное количество консультаций, помощь с портфолио и рекомендации для трудоустройства. В конце курса выдаётся диплом установленного образца.

Сводка

Цена
39 900₽
Рассрочка
от 200₽
Статус
Идет набор
Начнется
12.10.2020
Длительность
4 недели
Язык
ru

Описание курса

Писать нейронные сети и решать задачи с их помощью
Работать с AI-библиотеками: Keras, PyTorch, TensorFlow
Программировать на Python
Разбираться в матрицах и функциях
Понимать, что такое парсинг и анализ данных
Обрабатывать тексты с помощью нейросетей
Решать задачи регрессии с помощью нейронных сетей
Использовать алгоритмы кластеризации данных
Писать нейронные сети с библиотеками PyTorch и Tensorflow

О школе

Университет искусственного интеллекта
Отзывы 0
Информация
Компания основана в 2018 году. Мы собрали и проверили более 27 отзывов об онлайн курсах Университет искусственного интеллекта.

Программа курса

Синтаксис Python
Numpy
Pandas
Matplotlib и Seaborn
Функции и модули
Матрицы и функции
Множества, бинарная логика, комбинаторика
Теория вероятностей и статистика
Обработка сигналов
Парсинг данных
Анализ данных
Введение в нейронные сети
Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
Свёрточные нейронные сети
Обработка текстов с помощью нейросетей
Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
Нейронные сети для решения задачи регрессии
Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
Автокодировщики
Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
Генеративные состязательные сети
Сегментация изображений
Генерация текста
Сегментация текста
Введение в генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
Алгоритмы кластеризации данных
Object Detection (обнаружение объектов)
Обучение с подкреплением
Распознавание речи
Интеграция нейронной сети в Production
Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow
Инструменты
Python
NumPy
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Object Detection
PyTorch
TensorFlow
AI-библиотеки
Keras
Google collaboratory

Отзывы

Рейтинг 5
4 отзывов
7 месяцев назад
Совсем недавно решил углубиться в программирование и начал с бесплатных курсов по питону, математике и алгоритмам. В итоге понял, что самому разбираться долго и сложно, поэтому лучше пройти полный платный курс. Начал изучать рынок предоставляемых услуг и остановился на нескольких онлайн-школах. Пообщавшись с менеджерами которых, взвесив все за и против, выбрал Университет Искусственного Интеллекта. Мое направление называется Data Science, основа которого нейронные сети. Одно из преимуществ портала в том, что он не от крупных компаний и представляет собой образовательную лицензированную организацию. Основной уклон курса сделан на нейросетевое мышление, при максимальном изучении алгоритмов и нейросетевых задач. В окончании обучения я имел уже внушительное портфолио из выполненных практических заданий. Однозначно буду рекомендовать этот ресурс друзьям, родным и знакомым! Молодцы!
Отзыв взят с сайта mooc.ru
7 месяцев назад
Что меня потрясло в этом курсе, так это объём материала. Мало его точно не будет! Придётся даже выбирать, во что погружаться глубже, а что пока оставить на базовом уровне. Такой выбор имеется и по участию в лабораториях, решающих конкретные задачи от партнёров университета (чем не стажировка!), или ведущие научные разработки университета. Кроме того, на моём потоке можно было выбрать уровень сложности заданий от самого лёгкого, позволяющем воспроизвести что-то похожее в похожей ситуации, до реализации целого проекта с постановкой задачи, поиском базы, моделированием и обучением собственной нейронной сети.
Отзыв взят с сайта mooc.ru