• 16 сентября 2017, суббота
  • Уфа, Проспект Октября 2

Курс по машинному обучению

Регистрация на событие закрыта

Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности Вы можете узнать у организаторов события.

Другие события организатора

1793 дня назад
16 сентября 2017, начало в 11:00
Уфа
Проспект Октября 2

Первый курс по машинному обучению в Уфе!

Набираем первую группу для получения знаний и практического опыта по машинному обучению. Только 12 человек, чтобы гарантировать возможность усвоить и объяснить весь материал курса. 

Курс будет длиться 1 календарный месяц. Начало занятий 16 сентября в 11.00:

- вторник с 17.00 до 19.00, 
- четверг с 17.00 до 19.00,
- суббота с 11.00 до 17.00.

Каждому участнику будет обеспечена тьюторская поддержка со стороны преподавателя и возможность, после прохождения курса, принять участие в конкурсе на трудоустройстве в rsrch.ru.

Преподаватель: Захаров Андрей Владимирович, кандидат физико-математических наук, доцент Российского экономического университета им. Г.В.Плеханова, УГНТУ и БГПУ им.М Акмуллы (отзывы professorrating.org/professor.php?i...)

Требования к подготовке. Компьютер и желательно: 
1. Понимать матрицы
2. Знать основы математического анализа (например, что такое локальный минимум)
3. Основы языка программирования Python (например, условия, циклы, вывод)

 

Программа курса:

I. Введение, язык Python
1. Вводное занятие
2. Программное обеспечение для машинного обучения
3. Язык Python (повторение, ликбез)
4. Язык Python (необходимые библиотеки, работа со скриптами)

II. Статистика
5. Среднее, медиана, мода 
6. Дисперсия и среднеквадратичное отклонение  
7. Полигон частот и плотность распределения
8. Типовые распределения
9. Процентили и моменты
10. Ковариация и корреляция
11. Условная вероятность
12. Теорема Байеса

III. Регрессия
13.  Линейная регрессия
14. Полиномиальная регрессия 
15. Многомерная регрессия
16. Многоуровневые модели

IV. Машинное обучение (основы)
17. Основы машинного обучения, обучающая и тестовая выборка 
18. Обучение с учителем
19. Обучение без учителя
20. Переобучение

V.  Машинное обучение (методы)
21. Метод Байеса
22. Наивный байесовский классификатор
23. Кластеризация. Метод k-средних
24. Измерение энтропии
25. Дерево принятия решений
26. Метод опорных векторов
27. Ансамблевые методы
28. Логистическая регрессия
29. Метод главных компонент
30. Перекрестная проверка

V.  Нейронные сети (в том числе deep learning)
31. Нейронные сети (основы)
32. Нейронные сети (обучение)
33. Нейронные сети (построение)
34. Нейронные сети с глубоким обучением, deep learning (основы) 
35. Нейронные сети с глубоким обучением, deep learning (построение) 

Партнеры

Регистрация

Рекомендуемые события

Организуете события? Обратите внимание на TimePad!

Профессиональная билетная система, статистика продаж 24/7, выгрузка списков участников, встроенные инструменты продвижения, личный кабинет для самостоятельного управления и еще много чего интересного.

Узнать больше