up

Продвинутые методы машинного обучения

Start date will be announced later

Start date for course enrollment has not been announced yet

  • Russian

    course language

  • от 6 до 8 часов в неделю

    needed to educate

About

В данном онлайн-курсе мы затронем три темы: решающие деревья и их композиции, обучение без учителя и рекомендательные системы. По итогам курса в дистанционном формате вы поймёте, как устроены все ключевые моменты в машинном обучении, освоите сложные методы, а также получите хороший практический опыт подготовки данных, их визуализации, построения и анализа моделей.

Format

Курс состоит из 6 недель. Каждая включает в себя несколько коротких видеолекций (суммарная продолжительность – от 60 до 100 минут), тест на знание теоретического материала (5 – 15 вопросов), тренировочные задания на программирование. В конце курса предусмотрен финальный проект по машинному обучению.

Requirements

Course program

1 - Решающие деревья

2 - Композиции: бэггинг, блендинг и стэкинг

3 - Градиентный бустинг

4 - Обучение без учителя

5 - Рекомендательные системы

6 - Финальный проект

Education results

По итогам курса в дистанционном формате вы поймёте, как устроены все ключевые моменты в машинном обучении, освоите сложные методы, а также получите хороший практический опыт подготовки данных, их визуализации, построения и анализа моделей.

Abilities

Данный курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет искусственный интеллект и машинное обучение
Уровень: Продвинутый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей
Уровень: Продвинутый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Решает задачи искусственного интеллекта (ИИ)
Уровень: Экспертный

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Осуществляет сбор и подготовку данных для обучения моделей искусственного интеллекта
Уровень: Экспертный

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Разрабатывает и применяет методы машинного обучения (МО) для решения задач
Уровень: Экспертный

Рысьмятова Анастасия Александровна

Магистр
Position: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Кохтев Вадим Михайлович


Position: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Филатов Артём Андреевич


Position: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Ковалев Евгений Игоревич


Position: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Соколов Евгений Андреевич


Position: Старший преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Зимовнов Андрей Вадимович


Position: Старший преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска