reklama
Avtomobillar qo'zg'olon qilgunga qadar: uydan chiqmasdan qanday qilib AI bilan ishlashni o'rganish kerak

Avtomobillar qo'zg'olon qilgunga qadar: uydan chiqmasdan qanday qilib AI bilan ishlashni o'rganish kerak

Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish uzoq vaqtdan beri geekslar uchun tor ixtisoslashishdan to'xtadi. Bugungi kunda ularga asoslangan texnologiyalar, hatto arzon smartfon modellarida ham keng qo'llaniladi va siz ularning asoslarini maktab kursi asosida o'rganishingiz mumkin. Ta'lim sohasidagi startap OTUS ma'lumotni tahlil qilish usullari bo'yicha zamonaviy fan bo'lgan "Bilimlarni o'zlashtirish" bo'yicha onlayn-kurslar boshlanganligini e'lon qildi.

Asosiy Data Science matematika kursI
Ma'lumot fanlari asoslari bo'yicha asosiy kursga kirish uchun Fanlar fanlari magistri diplomi talab qilinmaydi: mavzuni maktab darajasida bilish kifoya qiladi va kirish testlarida o'tish balli 6 tadan 2 tani tashkil etadi. Trening davomida mashinasozlikni muvaffaqiyatli rivojlantirish uchun zarur bo'lgan asosiy yo'nalishlar ko'rib chiqiladi: matematik tahlil, chiziqli algebra, ehtimollik nazariyasi va statistika. Oliy matematikani bilish vazifani soddalashtiradi, ammo 29 yanvarda boshlanadigan va 4 oy davom etadigan kursni qabul qilish uchun shart emas.

Ilg'or Data Science matematika kursi
Ko'proq tajribali foydalanuvchilar uchun darslar 1-2 yillik universitet darajasida oliy matematikadan bilimlarni "pompalash" uchun mo'ljallangan. Kursni o'tkazish uchun zarur bo'lgan bilimlar ro'yxati chegaralarni hisoblash, farqlash va integratsiya qilish, shuningdek matritsalar bilan ishlash, tasodifiy o'zgaruvchining matematik kutilishi va o'zgarishini hisoblash ko'nikmalarini o'z ichiga oladi. Murakkab dasturda o'qitish, mashinalarni o'rganish sohasidagi har qanday murakkablikdagi muammolarni hal qiladi. Kursda regressiya, tavsiyanoma tizimida ishlash, qo'llab-quvvatlovchi vektor usullaridan foydalanish va boshqalar bo'yicha vazifalar mavjud.

20-yanvar kuni bo'lib o'tadigan bepul sinov vebinarida Data Science-da regressiya tahlilining usullari bilan ham tanishishingiz mumkin. Tadbir qatnashchilari nafaqat chiziqli regressiya tushunchasi bilan tanishibgina qolmay, balki ularni amalda qo'llash haqida ham bilib olishlari mumkin. Dars 20 yanvar kuni Moskva vaqti bilan 20:00 da bo'lib o'tadi. Ochiq eshiklar kunida hamma kurs o'qituvchilariga matematikaga, informatika faniga va onlayn translyatsiya paytida asosiy va ilg'or kurslarning xususiyatlariga oid barcha savollarni berishlari mumkin.

Mashinani o'rganish kursi (machine learning)
5 oylik mashg'ulotlarga mo'ljallangan professional dastur ishlab chiquvchilar va tahlilchilar, shu jumladan kasbini o'zgartirmoqchi bo'lganlarning ko'nikmalarini kengaytirish uchun ishlab chiqilgan. Kurs dasturi ma'lumotlarni tahlil qilishning zamonaviy usullari bilan tanishishni, shuningdek o'z portfelingiz uchun loyihalarni ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. Kerakli ko'nikmalar ro'yxatiga Python-da dasturlash, o'z funktsiyalaringizni yozish tajribasi, matematik tahlil, chiziqli algebra, ehtimollik nazariyasi va matematik statistika bilimlari kiradi.

Dasturning o'ziga xos xususiyati o'quv jarayoniga tez-tez tushib turadigan, ammo ish beruvchilarni qiziqtirishi mumkin bo'lgan muhim sohalarni qamrab olishdan iborat. Bu anomaliyalarni avtomatik qidirish tizimlarini qurish, mijozlar echimlarida amalga oshirish uchun ma'lumotlar bilan ishlash uchun vaqt ketma-ketligini va tayyor shablonlarni bashorat qilish uchun mashinadan foydalanish. Mashg'ulotlar boshlanishi - 28 fevral Moskva vaqti bilan 20:00. O'qishni boshlash uchun siz bepul kirish imtihonini topshirishingiz kerak, bu taxminan 30 daqiqa davom etadi.

Bundan tashqari, 17 fevral kuni (Moskva vaqti bilan soat 20:00) har bir kishi sharhlar bo'yicha "VKontakte" mavzusidagi bepul modellashtirish bo'yicha veb-seminarda qatnashishi mumkin. Tadbir davomida iflos ma'lumotlarni qayta ishlash xususiyatlari bilan tanishish, LDA modelidan foydalanish, mavzularni vizualizatsiya qilish va tematik profillarni yaratish, shuningdek, mashinalarni o'rganish bo'yicha qiziqarli savollar berish mumkin bo'ladi.

Manba: w3bsit3-dns.com