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Curso de programación (aprendizaje automático y análisis de datos en Python), 11.º grado - curso 31.250 rublos. de Foxford, entrenamiento, Fecha: 5 de diciembre de 2023.
Miscelánea / / December 05, 2023
¿Quién se beneficiará del curso?
El curso será de utilidad para quienes ya hayan estudiado los conceptos básicos de programación y quieran ampliar su área de conocimiento, sumergirse en la ciencia de datos y comprender qué son las redes neuronales y la inteligencia artificial.
¿Qué conocimientos proporciona el curso?
Conocimiento seguro de Python y las principales bibliotecas para DS, capacidad para trabajar con algoritmos de aprendizaje automático para problemas de clasificación y regresión, experiencia práctica en la participación en concursos sobre este tema.
Cómo funciona el entrenamiento
Bajo la dirección de un profesor, los niños participarán en competiciones reales de aprendizaje automático para adultos. El curso incluirá reuniones en línea con representantes de la industria de TI.
Cumplimiento
Obtendrás conocimientos básicos del tema.
Sabemos cómo acercarnos a los niños.
Disponible en grabación
Certificación escolar
Cada lección tiene una trama y tareas interactivas.
Nuestros profesores son participantes en concursos, autores de desarrollos metodológicos.
Saben interesar a cada niño, teniendo en cuenta las características de su edad. ¡Cada lección es un emocionante viaje al Mundo del Conocimiento!
Veamos los temas principales del programa.
El niño no tendrá que estudiar el material por su cuenta y abarrotarlo sin entenderlo. El profesor explicará incluso temas complejos en un lenguaje sencillo, y las presentaciones y tareas interactivas aumentarán el interés en el tema.
Consolidemos el conocimiento en la práctica.
Después de cada lección, una pequeña tarea que te ayudará a practicar el material que has cubierto y practicar antes del examen.
Comprobamos manualmente muestras y tareas.
No dejamos las tareas de la parte escrita para la autoevaluación; esto lo realizan expertos de la OGE.
Lo comprobamos "realmente", como en un examen, y como resultado usted recibe comentarios detallados. Todo esto es para acelerar la preparación y sus resultados. Su curador personal responderá a sus preguntas en dos horas, 24 horas al día, 7 días a la semana.
Los curadores entienden el programa y el tema, por lo que pueden responder fácilmente a sus preguntas sobre el curso y las tareas, en cualquier momento.
Saben bien lo difícil que puede ser prepararse y comprender sus preocupaciones.
La tarea más importante de un tutor es ayudarte a afrontar el estrés y el miedo antes de los exámenes.
Conceptos básicos de Python (revisión, revisión rápida)
- Construcciones de control básicas de Python.
- Funciones
- Listas
- Programación orientada a objetos
Introducción a las bibliotecas para la ciencia de datos
-Numeroso
-Matplotlib
-Aleatorio
- pandas
- Nacido en el mar
- Sklearn
Introducción al aprendizaje automático
- Conceptos básicos de álgebra lineal. biblioteca scipy. Funciones de pérdida
- Algoritmos de clasificación y regresión lineal.
- Configuración de modelos: reentrenamiento, regularización, selección de hiperparámetros, métricas de calidad.
- árboles aleatorios
- Composiciones de algoritmos: bagging y random forest.
- Competiciones en kaggle
- Aprendizaje no supervisado: agrupamiento, reducción de dimensionalidad.
Análisis de datos en la práctica
- Intervalos de confianza, prueba de hipótesis.
- A/B - pruebas
- Criterios estadísticos
- Búsqueda de patrones y dependencias en los datos.
- Previsión de series de tiempo
- Competiciones en kaggle
Aprendizaje profundo
- Introducción a las redes neuronales. Tareas de DL e IA
- Construcción de un perceptrón multicapa
- Derivada y gradiente. Métodos de descenso de gradiente
- Configuración de redes neuronales: selección de hiperparámetros, softmax, partición en lotes
- Introducción al marco de pytorch.
- Fundamentos de las Redes Neuronales Convolucionales
- Arquitecturas CNN. Transferir aprendizaje
- Tareas de visión por ordenador: segmentación y detección de imágenes.
- Tareas seleccionadas de PNL. Competiciones en kaggle
- Generación de datos artificiales usando GAN.
- El camino del científico de datos
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