Контакты

г. Барнаул, ул. Пролетарская 117
+7 (3852) 571-576
+7 (923) 167-21-22
+7 (923) 167-21-22

Социальные сети

Реквизиты

Расчетный счет 30301810000006000001
Кор. счет 30101810400000000225 в Главном управлении Центрального банка Российской Федерации по Центральному федеральному округу г. Москва (ГУ Банка России по ЦФО)
БИК 044525225
КПП 773601001
ИНН 7707083893


Машинное обучение

В ходе данного курса вы начнете знакомство с алгоритмами анализа данных, получите опыт их практического применения на реальных данных.

Курс Машинное обучение включает:
  • Разбор реальных кейсов машинного обучения
  • Шанс пройти стажировку в компании Freematiq

Машинное обучение. Курс молодого бойца

Искусственный интеллект будет определять наше будущее сильнее, чем любое другое нововведение века. Те, кто не понимает этого, скоро начнет чувствовать себя позади, просыпаясь в мире технологий, который все больше и больше напоминает магию.

Одним из подразделов искусственного интеллекта является машинное обучение. Его цель - позволить компьютерам самостоятельно учиться, набираться опыта и давать предсказания. Алгоритмы машинного обучения позволяют изучать различные типы данных, строить модели и предсказывать вещи без явно запрограммированных заранее правил и моделей. Чтобы профессионально овладеть этими технологиями, нужно научиться пользоваться «волшебной палочкой» – алгоритмами и языком программирования.

В ходе данного курса мы рассмотрим основные алгоритмы машинного обучения, подходы, применяемые при анализе данных и рассмотрим их на реальных задачах. К окончанию курса вы сможете самостоятельно описать, как такие модели работают на концептуальном уровне и получите инструмент для самостоятельного создания «интеллектуальных» приложений.

Требование к студентам: базовые знания линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей, язык python, ноутбук.
Данное требование не должно вас пугать: если вы умеете программировать хоть на чем-то, то овладеть Python на нужном уровне не составит труда.

План:
  1. Основные понятия и типы задач машинного обучения. Язык Python. Библиотека Pandas.
  2. Байесовские методы в машинном обучении. Метрическая классификация.
  3. Линейные модели классификации и регрессии. Оптимизация алгоритмов
  4. Решающие деревья. Композиция: бэггинг и случайный лес.
  5. Методы работы с признаками. Создание хороших наборов данных.
  6. Алгоритмы обучения без учителя. Сжатие данных (PCA, LDA).
  7. Методы оценки моделей и тонкая настройка.
  8. Градиентный бустинг.
В ходе прохождения курса участникам предлагается заниматься разработкой собственного проекта. Реализация интересной задачи может дать шанс пройти стажировку в компании Freematiq.

Расписание

Вторник: 19:00 - 20:00
Четверг: 19:00 - 20:00

Курс рассчитан на один месяц обучения и состоит из 8 занятий.

Курс начинается 15 сентября.

Информация

Обучение в группе до 12 человек.

Преподаватель

Яков Филин

Яков Филин

Образование

Алтайский государственный университет. Направление подготовки: информационная безопасность.

Опыт работы

ООО Freematiq: Специалист по анализу данных
СКТБ «РАДИОТЕХНИКА» АлтГУ, руководитель бюро 
ООО ЦМИТ «Эврика», программист

Автор ряда проектов в сфере ИТ. Финалист Open Innovation Startup Tour 2017, обладатель премии «Лучший проект информатизации Алтайского края - 2016» в номинации «Лучший ИТ- стартап», победитель конкурса «Проекты национальной технологической инициативы 2017» в сфере SafeNET. Обладатель грантов научных фондов и фондов развития инноваций.

Длительность: 1 месяц