Продвинутые и нейросетевые методы машинного обучения

place
НИУ ВШЭ
calendar
по мере набора групп
cost
15000
duration
2 месяца

Программа курса рассчитана на программистов Python, которым интересны методики машинного обучения. За 2 месяца обучения разберём продвинутые и нейросетевые методы программирования. Работу начнём с изучения классификаторов, методов опорных векторов. Научим решать задачи с использованием метрических методов, нейросетей, deep learning, градиентного бустинга.

Карьера

Записывайся на курс машинного обучения в ВШЭ в Нижнем Новгороде. Программа обучения заточена на решение практических задач реальных проектов. После окончания курса полученные знания вы сможете применить в профессиональной деятельности. Лучшие выпускники смогут устроиться на стажировку, в интернатуру или в штат IT-компаний Нижнего Новгорода.

Эксперты

Друзья HiBrain — ведущие IT-компании. Вместе мы разрабатываем программы курсов и развиваем актуальные знания и навыки. Эксперты компаний-партнёров помогают в подготовке практических кейсов и принимают экзамены у выпускников.

expert

Груздев Алексей Сергеевич

Старший преподаватель НИУ ВШЭ. Факультет информатики, математики и компьютерных наук / Кафедра прикладной математики и информатики;
expert

Гречихин Иван Сергеевич

Стажёр-исследователь НИУ ВШЭ. Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур
Груздев Алексей Сергеевич
Старший преподаватель НИУ ВШЭ. Факультет информатики, математики и компьютерных наук / Кафедра прикладной математики и информатики;
Гречихин Иван Сергеевич
Стажёр-исследователь НИУ ВШЭ. Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур
skill

Для кого

Тот, кто хочет научиться использовать базовые методы и алгоритмы анализа данных для решения широкого круга задач.

skill2

Навыки

Знания в области высшей математики в объёме курса «Математика для анализа данных»

Навыки программирования на Python в объёме курса «Программирование на Python»

Содержание

Ансамбли классификаторов

content

Линейные классификаторы

content

Метод опорных векторов

content

Нейронные сети

content

Глубокое обучение

content
platform
Площадка проведения
adress