Data Science. Уровень 2: Машинное обучение

Data Science. Уровень 2: Машинное обучение

МГТУ им. Н.Э. Баумана
50 часов
Искусственный интеллект

Образовательная организация

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана – российский национальный исследовательский университет, научный центр, особо ценный объект культурного наследия народов России. Готовит инженеров для высокотехнологичных отраслей науки и техники более чем по 100 направлениям

Для кого

Среднее профессиональное или высшее образование, знания в области Data Science.

Продолжительность
50 академических часов:
  • 40 часов - лекции и практические занятия
  • 10 часов - изучение дополнительных материалов, выполнение заданий, консультации с преподавателями

Стоимость

38 090 р.

Документ по окончании обучения

Удостоверение о повышении квалификации установленного образца МГТУ им. Н.Э. Баумана

Формат обучения

Размер группы

5-15 человек
Очный с применением дистанционных технологий
Описание курса
Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации предназначена для получения базовых знаний в сфере обучения искусственного интеллекта, а также навыков построения математических моделей: от нейронных сетей до кластеризации, от факторного до корреляционного анализов.

Модули
  1. Введение в машинное обучение
  2. Метод ближайших соседей (kNN)
  3. Метрики и их практическое применение
  4. Подготовка и нормализация данных. Уменьшение размерности данных - Метод главных компонент
  5. Выбор атрибутов при решении задачи. Метод опорных векторов SVM
  6. Регрессия (прогнозирование конкретного значения)
  7. Decision trees, random forest
  8. Разбалансированные датасеты и методы их балансировки
  9. Bagging, boosting, stacking - алгоритмы повышения точности.
  10. Кластеризация, метод k-mean. Полная и условная вероятность, теорема Байеса
  11. Рекомендательные системы. Персонализированные и неперсонализированные, проблема холодного старта
  12. Внедрение моделей в production
  13. Семинар практическое занятие – построение модели и внедрение в Production
  14. Итоговая аттестация
Подать заявку на обучение