+380 67 826 62 92

Ви маєте можливість розтермінувати оплату до 4-х місяців.
Детальніше: http://lits.ua/article/news/LITS-kursy-u-rozstroch...

Цей курс мотивує вас повторити лінійну алгебру й теорію ймовірності. Цього разу математика потрібна для практичного застосування – а саме для реалізації алгоритмів Штучного Інтелекту (Artificial Intelligence) або, як ще популярно називати, Машинне Навчання (Machine Learning). Ми розглянемо основні типи задач штучного інтелекту й алгоритми їх реалізації. Навчимось працювати із даними а також готувати їх до оптимального й максимально швидкого навчання машиною.

Також зануримось до найцікавіших та найбільш комплексних алгоритмів штучного інтелекту – глибинне навчання (Deep Learning). Ми розберемось як працюють системи розпізнавання зображення, класифікації звуку, автономне керуваня авто та багато інших цікавих речей.

Головною фішкою курсу будуть рекомендаційні системи де навчимо машину рекомендувати товари в магазині й розберемось як Netflix підбирає фільми персонально для нашого перегляду. Також навчимо машину розуміти текст – побудуємо справжнього чат бота.

Додаткова інформація

Навчальний план

1
Introduction. Overview of machine learning.
2
Introduction to numpy, pandas, and first simple ML algorithms.
3
Linear algebra.
4
Probability theory and math statistics.
5
Supervised learning. Linear regression. Gradient descent.
6
Linear regression. MLE. Logistic regression.
7
Softmax regression. Generalized linear model (GLM).
8
Decision trees, Random Forest Classifier, Ensembles.
9
Method of principal components (PCA) and Independent Component method (ICA).
10
The method of support vector machine (SVM). Kernel.
11
Deep Learning.
12
Generative models. GDA. Naive Bayesian classifier.
13
Regularization, model choice, debugging learning process.
14
Reinforcement learning, MDP, Q-Learning
15
Neural networks. Backpropagation.
16
Natural Language Processing (NLP).
17
Generative Adversarial Networks
18
Final. Graduation

Рекомендована базова підготовка

Знання з лінійної алгебри (коротко повторимо або й вивчимо необхідні формула та теореми), робота з матрицями

Теорія ймовірності

Базові знання синтаксису мови Python (в основному будемо працювати із NumPy та SkLearn

Поширені запитання (FAQ)

1
Як зареєструватись на курс?
На сторінках діючих курсів є кнопка "Стати студентом", яка дозволяє Вам залишити заявку. Як тільки заявка буде надіслана, Ви отримаєте листа на Вашу електронну скриньку з подальшими інструкціями, і наш адміністратор незабаром з Вами сконтактує в телефонному режимі.
2
А що, як я не отримав лист-підтвердження?
Якщо таке сталося, Ви, мабуть, неправильно заповнили форму. Зателефонуйте до адміністратора за номером +380 67 826 62 92, і це питання ми обов’язково вирішимо першочергово.
ВОЛОДИМИР ЛУТ
Викладач куру "MACHINE LEARNING". Odditive. Co-founder Дізнатись більше