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Programmierkurs (Maschinelles Lernen und Datenanalyse in Python), 11. Klasse – Kurs 31.250 RUB. aus Foxford, Schulung, Datum: 5. Dezember 2023.
Verschiedenes / / December 05, 2023
Wer profitiert von dem Kurs?
Der Kurs wird für diejenigen nützlich sein, die bereits die Grundlagen der Programmierung erlernt haben und ihr Wissensgebiet erweitern, in die Datenwissenschaft eintauchen und verstehen möchten, was neuronale Netze und künstliche Intelligenz sind.
Welche Kenntnisse vermittelt der Kurs?
Sichere Kenntnisse von Python und den wichtigsten Bibliotheken für DS, Fähigkeit im Umgang mit maschinellen Lernalgorithmen für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme, praktische Erfahrung bei der Teilnahme an Wettbewerben zu diesem Thema.
Wie das Training funktioniert
Unter Anleitung eines Lehrers nehmen die Kinder an echten maschinellen Lernwettbewerben für Erwachsene teil. Der Kurs umfasst Online-Meetings mit Vertretern der IT-Branche.
Einhaltung
Sie erwerben grundlegende Kenntnisse zum Thema
Wir wissen, wie man auf Kinder zugeht
Verfügbar in der Aufnahme
Schulzertifizierung
Jede Lektion hat eine Handlung und interaktive Aufgaben.
Unsere Lehrer sind Teilnehmer an Wettbewerben, Autoren methodischer Entwicklungen
Sie verstehen es, jedes Kind unter Berücksichtigung der Altersmerkmale zu interessieren. Jede Lektion ist eine spannende Reise in die Welt des Wissens!
Schauen wir uns die Hauptthemen des Programms an
Das Kind muss den Stoff nicht alleine studieren und ihn ohne Verständnis vollstopfen. Der Lehrer erklärt auch komplexe Themen in einfacher Sprache und Präsentationen und interaktive Aufgaben steigern das Interesse am Thema.
Lassen Sie uns das Wissen in der Praxis festigen
Nach jeder Lektion gibt es eine kleine Hausaufgabe, die Ihnen hilft, den behandelten Stoff zu üben und vor der Prüfung zu üben.
Wir überprüfen Proben und Hausaufgaben manuell
Wir überlassen die schriftlichen Teilaufgaben nicht dem Selbsttest – dies übernehmen OGE-Experten.
Wir prüfen „auf Echtheit“, wie bei einer Prüfung, und als Ergebnis erhalten Sie ein detailliertes Feedback. All dies dient der schnellen Vorbereitung und Ihren Ergebnissen. Ihr persönlicher Kurator wird Ihre Fragen innerhalb von zwei Stunden rund um die Uhr beantworten
Die Kuratoren verstehen das Programm und das Thema und können Ihre Fragen zum Kurs und zu den Hausaufgaben jederzeit problemlos beantworten
Sie wissen genau, wie schwierig es sein kann, sich auf seine Sorgen vorzubereiten und sie zu verstehen.
Die wichtigste Aufgabe eines Nachhilfelehrers besteht darin, Sie bei der Bewältigung von Stress und Ängsten vor Prüfungen zu unterstützen
Python-Grundlagen (Rezension, Kurzübersicht)
- Grundlegende Python-Kontrollkonstrukte
- Funktionen
- Listen
- Objekt orientierte Programmierung
Einführung in Bibliotheken für Data Science
- Numpy
- Matplotlib
-Zufällig
- Pandas
- Seaborn
- Sklearn
Einführung in maschinelles Lernen
- Grundlagen der linearen Algebra. Scipy-Bibliothek. Verlustfunktionen
- Lineare Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen
- Einrichten von Modellen: Umschulung, Regularisierung, Auswahl von Hyperparametern, Qualitätsmetriken
- Zufällige Bäume
- Zusammensetzungen von Algorithmen: Bagging und Random Forest
- Wettbewerbe auf Kaggle
- Unüberwachtes Lernen: Clustering, Dimensionsreduktion
Datenanalyse in der Praxis
- Konfidenzintervalle, Hypothesentests
- A/B-Tests
- Statistische Kriterien
- Suche nach Mustern und Abhängigkeiten in Daten
- Zeitreihenvorhersage
- Wettbewerbe auf Kaggle
Tiefes Lernen
- Einführung in neuronale Netze. DL- und KI-Aufgaben
- Aufbau eines mehrschichtigen Perzeptrons
- Ableitung und Gradient. Gradientenabstiegsmethoden
- Aufbau neuronaler Netze: Auswahl von Hyperparametern, Softmax, Partitionierung in Batches
- Einführung in das Pytorch-Framework
- Grundlagen Faltungs-Neuronaler Netze
- CNN-Architekturen. Lernen übertragen
- Computer-Vision-Aufgaben: Bildsegmentierung und -erkennung
- Ausgewählte NLP-Aufgaben. Wettbewerbe auf Kaggle
- Generierung künstlicher Daten mithilfe von GAN
– Der Weg des Datenwissenschaftlers
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