Основы машинного обучения
Погрузитесь в мир машинного обучения с нашим комплексным курсом для начинающих специалистов. Вы изучите основные алгоритмы ML, научитесь работать с библиотеками Python и применять полученные знания на практике.
Что вы получите:
- 60+ часов видеоматериалов
- Практические задания и проекты
- Доступ к материалам навсегда
- Сертификат о прохождении курса
- Поддержка менторов
- Доступ к сообществу студентов
Подробное описание курса
Курс "Основы машинного обучения" разработан для тех, кто хочет войти в сферу AI и ML с нуля. Программа охватывает все ключевые концепции: от линейной регрессии до нейронных сетей. Вы научитесь работать с данными, строить предсказательные модели и оценивать их эффективность.
Особое внимание уделяется практике - каждая тема сопровождается реальными кейсами и проектами. Вы будете работать с популярными библиотеками Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn, и создадите портфолио из 5 проектов.
По завершении курса вы сможете самостоятельно решать задачи классификации, регрессии и кластеризации, понимать принципы работы алгоритмов и применять их на практике.
Программа обучения
- Модуль 1: Введение в машинное обучение и Python
- Модуль 2: Работа с данными (NumPy, Pandas)
- Модуль 3: Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn)
- Модуль 4: Линейная и логистическая регрессия
- Модуль 5: Деревья решений и случайный лес
- Модуль 6: Методы кластеризации
- Модуль 7: Введение в нейронные сети
- Модуль 8: Оценка и оптимизация моделей
- Модуль 9: Финальный проект
Требования к студентам
Для успешного прохождения курса необходимо:
- Базовые знания математики (алгебра, основы статистики)
- Начальные навыки программирования (желательно Python)
- Компьютер с установленным Python 3.7+
- Минимум 10 часов в неделю для занятий
- Желание учиться и развиваться в сфере AI