Курс https://www.cossa.ru/events/238/232953/

Курс

https://www.cossa.ru/events/238/232953/

В этом курсе вас ждут

Обработка естественных языков: извлечение именованных сущностей, построение онтологий предметных областей, кластеризация текстов — методы, позволяющие структурировать тексты.

Компьютерное зрение: распознавание и классификация объектов.

Временные ряды: подходы к gap filling, использование машинного обучения в задачах экономики и многое другое.

Освоение учебной программы будет сопровождаться не только разнообразными практическими заданиями, но и кейсами из реального опыта компании Econophysica.

Программа курса

Тема 1. Обучение с учителем. Классификация (2 часа)

Обзор круга решаемых задач

Задача классификации

Алгоритмы классификации

Тема 2. Обучение с учителем. Регрессия (2 часа)

Задача регрессии

Линейные модели и модели с нелинейными ядрами

Тема 3. Обучение без учителя. Кластеризация (2 часа)

Задача кластеризации

Алгоритмы кластеризации

Задача отбора признаков и снижения размерности

Тема 4. Практический подход к машинному обучению (2 часа)

Алгоритмы и методы машинного обучения

Проблемы и ограничения машинного обучения, способы их преодоления

Извлечение признаков

Многоуровневое машинное обучение

Тема 5. Нейронные сети (2 часа)

Модель перцептрона

Задача оптимизации в алгоритмах машинного обучения: градиентный спуск

Метод обратного распространения ошибки

Алгоритмы оптимизации гиперпараметров ML-алгоритмов

Тема 6. Глубокое обучение (2 часа)

Глубокое обучение

Алгоритмы глубокого обучения

Тема 7. Оптимизация глубоких сетей (2 часа)

Регуляризация глубоких сетей

Продвинутые стратегии оптимизации

Тема 8. Работа с глубокими сетями (2 часа)

Архитектура нейронных сетей

Обработка естественных языков

Инструменты обработки естественных языков

Тема 9. Обработка изображений при помощи глубокого обучения (2 часа)

Компьютерное зрение

Инструменты компьютерного зрения

Итоговый экзамен специализации «Машинное обучение» (2 часа)

Курс «Машинное обучение» можно пройти как очно (г. Томск) в учебном классе с преподавателем, так ионлайн в формате веб-конференции.

Общая продолжительность курса составляет — 40 часов.

Аудиторные занятия с преподавателем — 20 часов.

Самостоятельная работа — 20 часа

Данный курс позволит вам узнать, как

Спрогнозировать динамику цены или автоматизировать ценообразование, основываясь данных из ежеквартальных отчетов компании.

Написать собственную нейронную сеть для распознания текста или изображений.

Добывать огромные потоки данных из социальных сетей и формировать клиентскую базу.

Разрабатывать модели искусственного интеллекта на наборе данных из множества диалогов (чат-ботов).

Зарегистрироваться можно на сайте (https://ecoacademy.econophysica.ru/courses/machine-learning)

Больше информации можно узнать у нашего специалиста Ольги Брагиной:

Электронная почта: olga.bragina@econophysica.com (mailto:olga.bragina@econophysica.com).

Телефон: +7 (3822) 90-06-01, доб. 1002.

Источник новости https://t.me/soltykseo/1511...