Geekbrains
Глобальный

Искусственный интеллект

Помощь в трудоустройстве
Рассрочка
Курс
Online
10 марта 2022
18 месяцев
Стоимость курса
4 852 RUB/мес.
Подробности и регистрация

Искусственный интеллект

Помощь в трудоустройстве
Рассрочка
Навыки, которые вы получите:
Linux SQL Git Numpy Docker Pandas MongoDB Matplotlib Jupyter scikit-learn OpenCV Tensorflow Keras Seaborn spaCy Python

За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. С помощью методов машинного обучения они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.

Программа

Программирование

  1. Основы языка Python.
  2. Linux. Рабочая станция.
  3. Основы реляционных баз данных и MySQL.
  4. Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matrolib, scikit-learn.

Сбор данных и статистическое исследование

  1. Методы сбора и обработки данных из сети Интернет.
  2. Введение в математический анализ.
  3. Теория вероятностей и математической статистике.

Математика для Data Scientist

  1. Линейная алгебра.
  2. Алгоритмы анализы данных.

Машинное обучение

  1. Машинное обучение в бизнесе.
  2. Рекомендательные системы. 

Нейронные сети

  1. Введение в нейронные сети.
  2. Фреймворк PyTorch для разработки искуственных нейронных сетей.

Задачи искусственного интеллекта 

  1. Введение в обработку естественного языка. 
  2. Глубокое обучение в компьютерном зрении.

Специализация

  1. Введение в компьютерное зрение от Nvidia.
  2. Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей.
  3. Введение в обработку естественного языка.

Чему вы научитесь 

  • Выступлению в соревнованиях по Data Mining (Kaggle).
  • Построению скоринговых моделей.
  • Знанию библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit).
  • Построению моделей прогнозирования цен и спроса.
  • Формированию отчетов анализа данных.
  • Умению писать «чистый» код.
  •  Сегментаци, кластеризации и классификации клиентской базы.
  • Владению методами прикладной статистики, теории вероятностей.
  • Построению рекомендательных систем.
  • Знанию алгоритмов и структур данных.
Нам нужен ваш фидбек!
Честный и беспристрастный