Data Science (Машинное обучение на Python) [2021] [Фоксфорд] [Дарья Короткова]

Data Science (Машинное обучение на Python) [2021]
Фоксфорд
Дарья Короткова

Кому будет полезен курс:
Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения.

Какие знания дает курс:
Программирование на Python Обработка данных Знание основных алгоритмов машинного обучения Знание библиотек для построения моделей машинного обучения Программирование на Python.

Как проходит обучение:
На каждом занятии ученики вместе с преподавателем разбирают новую тему и используют полученные знания для решения прикладных задач.

Спойлер: Содержание

Модуль 1 - Основы машинного обучения и python

Изучаем основы языка python. Изучаем основы машинного обучения. Изучаем основные функции библиотек для DS: matplotlib, pandas, numpy. Учимся обрабатывать данные. Учимся использовать базовые алгоритмы машинного обучения.

• Основы программирования на языке Python
• Типы переменных
• Списки
• Условные конструкции
• Цикл
• Основы линейной алгебры
• Теория вероятности и статистика
• Основы машинного обучения
• Обработка данных
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия

​

Модуль 2 - Компьютерное зрение (CV)

Познакомимся со сверточными нейросетями. Построим свои модели для классификации изображений. Поработаем с уже готовыми моделями и попробуем их дообучить на своих данных.

• Обработка изображений
• Сверточные нейронные сети
• Классификация изображений
• Сегментация изображений
• Детекция
• Дообучение моделей

​

Модуль 3 - Обработка естественного языка (NLP)

Изучим векторное представление слов. Познакомимся с рекурентными нейронными сетями. Обучим модель для классификации текстов. Поработаем с аудиосигналами. Научим модель классифицировать аудио.

• Обработка естественного языка
• Векторное представление слов
• Семантика
• Классификация текстов
• Рекуррентные нейроные сети
• Машинный перевод
• Обработка аудиосигналов

​

Продажник