19/12/2019
0
Visualizzazioni
Corso di programmazione (Apprendimento automatico e analisi dei dati in Python), 9a elementare - corso RUB 31.250. da Foxford, formazione, data: 4 dicembre 2023.
Miscellanea / / December 04, 2023
Chi trarrà beneficio dal corso?
Il corso sarà utile a chi ha già studiato le basi della programmazione e vuole ampliare la propria area di conoscenza, immergersi nella Data Science e capire cosa sono le reti neurali e l'intelligenza artificiale.
Quali conoscenze fornisce il corso?
Conoscenza approfondita di Python e delle principali librerie per DS, capacità di lavorare con algoritmi di machine learning per problemi di classificazione e regressione, esperienza pratica nella partecipazione a concorsi su questo argomento.
Come funziona la formazione
Sotto la guida di un insegnante, i bambini parteciperanno a vere e proprie gare di machine learning per adulti. Il corso includerà incontri online con rappresentanti del settore IT.
Certificazione scolastica
Ogni lezione ha una trama e attività interattive.
Sappiamo come avvicinarci ai bambini
Disponibile in registrazione
Conformità
Acquisirai una conoscenza di base dell'argomento
I nostri insegnanti sono partecipanti a concorsi, autori di sviluppi metodologici
Sanno come interessare ogni bambino, tenendo conto delle caratteristiche di età. Ogni lezione è un emozionante viaggio nel Mondo della Conoscenza!
Vediamo gli argomenti principali del programma
Il bambino non dovrà studiare il materiale da solo e riempirlo senza capire. L'insegnante spiegherà anche argomenti complessi in un linguaggio semplice e presentazioni e compiti interattivi aumenteranno l'interesse per l'argomento.
Consolidiamo le conoscenze nella pratica
Dopo ogni lezione, un piccolo compito a casa che ti aiuterà a mettere in pratica il materiale trattato e ad esercitarti prima del test.
Controlliamo manualmente campioni e compiti
Non lasciamo i compiti scritti per l'autotest: questo viene fatto dagli esperti OGE.
Controlliamo “per davvero”, come in un esame, e di conseguenza ricevi un feedback dettagliato. Tutto questo per il bene della velocità di preparazione e dei tuoi risultati. Il tuo curatore personale risponderà alle tue domande entro due ore, 24 ore su 24, 7 giorni su 7
I curatori comprendono il programma e l'argomento, quindi possono rispondere facilmente alle tue domande sul corso e sui compiti in qualsiasi momento
Sanno bene quanto può essere difficile prepararsi e comprendere le proprie preoccupazioni.
Il compito più importante di un tutor è aiutarti a far fronte allo stress e alla paura prima degli esami
Nozioni di base su Python (revisione, revisione rapida)
- Costrutti di controllo Python di base
- Funzioni
- Elenchi
- Programmazione orientata agli oggetti
Introduzione alle biblioteche per la scienza dei dati
- Insensibile
- Matplotlib
-Casuale
- Panda
- Nato dal mare
- Impara
Introduzione all'apprendimento automatico
- Nozioni di base di algebra lineare. biblioteca scipy. Funzioni di perdita
- Algoritmi di regressione lineare e classificazione
- Impostazione di modelli: riqualificazione, regolarizzazione, selezione di iperparametri, metriche di qualità
- Alberi casuali
- Composizioni di algoritmi: bagging e foresta casuale
- Gare su kaggle
- Apprendimento non supervisionato: clustering, riduzione della dimensionalità
Analisi dei dati nella pratica
- Intervalli di confidenza, verifica di ipotesi
- Test A/B
- Criteri statistici
- Cerca modelli e dipendenze nei dati
- Previsione delle serie temporali
- Gare su kaggle
Apprendimento approfondito
- Introduzione alle reti neurali. Attività DL e AI
- Costruzione di un percettrone multistrato
- Derivata e gradiente. Metodi di discesa del gradiente
- Configurazione di reti neurali: selezione di iperparametri, softmax, partizionamento in lotti
- Introduzione al framework Pythonch
- Fondamenti di Reti Neurali Convoluzionali
- Architetture CNN. Trasferire l'apprendimento
- Compiti di visione artificiale: segmentazione e rilevamento delle immagini
- Attività di PNL selezionate. Concorsi su Kaggle
- Generazione di dati artificiali utilizzando GAN
- Il metodo del data scientist
Sottoscrivi
YOU MIGHT ALSO LIKE
