Курс по машинному обучению
продвинутый уровень
Этот курс является продолжением основного курса по машинному обучению. Вы познакомитесь с аспектами машинного обучения, которые не вошли в наш основной курс, но являются не менее важными: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram-ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе.
Создатели курса
Академия искусственного интеллекта для школьников Благотворительного
фонда Сбербанка «Вклад в будущее», Физтех-школа прикладной математики и информатики Московского
физико-технического института и Фонд развития Физтех-школ.
Программа
курса
1
Логистическая регрессия для классификации текстов
2
Алгоритм SVM
3
Градиентный бустинг
4
Кластеризация и методы снижения размерности
5
Задачи компьютерного зрения
6
Внедрение моделей машинного обучения в продукт
7
Введение в NLP. Эмбеддинги слов
8
Классификация текста
9
Языковое моделирование
10
Современные архитектуры NLP
11
Transfer Learning в NLP
По итогам курса вы научитесь
Использовать продвинутые алгоритмы машинного обучения (градиентный бустинг, SVM) для решения задач анализа
данных.
Производить кластеризацию, понижать размерность и визуализировать данные с помощью библиотеки sklearn.
Создавать Telegram-ботов на основе нейросетевых моделей.
Осуществлять предварительную обработку и анализ текстовых данных в Python.
Создавать нейросетевые модели в pytorch для решения задач обработки естественного языка.
Производить дообучение современных нейросетевых архитектур для задач обработки естественного языка.
Частые
вопросы
Для кого этот курс?
Курс подойдет школьникам старших классов и всем, кто стремится получить профессию в Data Science.
Какие есть начальные требования для прохождения обучения?
Для успешного освоения потребуется уверенное знание основ машинного обучения и нейронных сетей на языке
python. Курс является продолжением первой части курса, поэтому мы рекомендуем сначала изучить её.
Как проходит обучение?
Курс состоит из видеолекций, практических занятий по программированию и домашних заданий, где можно основательно попрактиковаться.
- В видеолекциях вы узнаете о математических основах и принципах работы алгоритмов машинного обучения.
- В семинарах вы научитесь использовать библиотеки для анализа данных на практике и создавать модели машинного обучения.
- Задумаетесь над непростыми практическими задачами и решите их с помощью методов машинного обучения и платформы Kaggle.
- Тесты помогут вам освежить и проверить полученные знания.
Организатор проекта: Благотворительный фонд «Вклад в будущее», ОГРН 1157700017518
Академия искусственного интеллекта для школьников не является образовательной услугой, подлежащей лицензированию, и не предполагает выдачу сертификата государственного образца
Есть вопросы и предложения?
Для учеников, родителей и преподавателей
Пресса
© 2018–
2024 «AI-ACADEMY»