Контакты

г. Барнаул, ул. Пролетарская 117
+7 (3852) 571-576
+7 (983) 602-10-77
+7 (923) 167-21-22
+7 (923) 167-21-22
Digital Space

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
4000 р./мес. 1 месяц
Пройти курс

Машинное обучение.

В век информационных технологий особое значения приобретают большие объемы данных. В «сыром», структурированном виде это всего лишь набор символов. Однако, применение алгоритмов анализа данных позволяет сделать этот ресурс бесценным. Спам-фильтры, системы распознавания лиц, голоса, текста, поисковые системы, умные автомобили – все это только малая часть, где применяется машинное обучение. Сегодня оно используется в самых разных областях науки и бизнеса.

Алгоритмов, применяемых при решении задач машинного обучении очень много и не все они применяются на практике. Выбор оптимальной конфигурации предсказательной системы не всегда является тривиальной задачей. Поэтому люди, владеющие машинным обучением, на глазах становятся крайне востребованными специалистами.

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


Требование к студентам:
  • знание линейной алгебры и математического анализа
  • представление/опыт работы с языком python (если будут проблемы, можем выделить под это занятие. освоить быстро - реально)
  • собственный ноутбук
План:
  1. Основные понятия и типы задач машинного обучения. Язык Python 
  2. Линейные модели классификации и регрессии. Оптимизация алгоритмов
  3. Понимание логистической регрессии. Наивный байесовский классификатор 
  4. Метрические методы 
  5. Машина опорных векторов
  6. Обучение на основе деревьев решений
  7. Создание хороших наборов данных
  8. Разбор реальных кейсов машинного обучения
После каждого занятия разбор реального кейса.

Информация

Обучение в группе до 12 человек.

Стоимость: 4000 р./мес.

Преподаватель

Яков Филин

Яков Филин

Образование

АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. Кафедра прикладной физики, электроники и информационной безопасности. Специальность: информационная безопасность.

Опыт работы

Freematiq: Аналитик (Data Science) 
СКТБ РАДИОТЕХНИКА АЛТГУ 
2015-2016 - Руководитель проекта. 2017 г - руководитель объединения 

Автор и руководитель проекта «Система распознавания голосовых подделок для биометрической идентификации личности».
Финалист Open Innovation Startup Tour 2017, 
«Лучший проект информатизации Алтайского края - 2016» в номинации «Лучший ИТ- стартап» 
Руководитель проекта «Интерактивная информационная система».
«Лучший проект информатизации на Алтае - 2015» в номинации «ИТ-технологии»

Стоимость курса: 4000 р./мес.
Длительность: 1 месяц