• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Машинное обучение

курс повышения квалификации

Машинное обучение — один из самых востребованных разделов компьютерных наук. Именно с помощью машинного обучения сейчас удаётся строить рекомендательные системы для видео, прогнозировать спрос на тысячи товаров и автоматически обрабатывать огромные потоки писем в службе поддержки.

Мы ожидаем, что слушатели владеют языком Python, который является де-факто стандартным инструментом для анализа данных: знают про условные операторы, циклы, функции, разбираются в числовых и строковых типах данных, умеют работать со списками и словарями, знают встроенные функции языка. Также знакомы с высшей математикой: математический анализ (дифференцирование функций одной и многих переменных, интегрирование, разложение в ряд Тейлора,
исследование функции на экстремумы); линейная алгебра (умение работать с матрицами - умножать, складывать, решать матричные уравнения, матричные инварианты: определитель, собственные числа и собственные значения, матричные разложения (SVD); теория вероятностей и математическая статистика (основные распределения и их свойства (нормальное, равномерное, экспоненциальное, биномиальное), математическое ожидание и дисперсия, центральная предельная теорема и закон больших чисел).

Чему научитесь

        Узнаете, как работают классические алгоритмы машинного обучения
        Изучите основные виды моделей
        Научитесь обрабатывать данные и проводить их первичный анализ

       

 

Программа

Что узнаете за 16 недель обучения 
 

Занятия проходят раз в неделю. Каждое занятие состоит из теоретической и практической части. На теоретической части преподаватель объясняет, как работают методы машинного обучения, какие математика и алгоритмы за ними стоят. На практической части слушатели работают с данными и решают реальные задачи с помощью Python и его библиотек. После каждого пройденного раздела выдаётся домашнее задание, которое поможет закрепить полученные навыки.

  • Введение в машинное обучение

    Основные типы задач, процесс обучения и валидации модели. Градиентные методы обучения

  • Линейные методы машинного обучения

    Линейная регрессия. Линейная классификация и метрики качества классификации. Логистическая регрессия

  • Продвинутые методы машинного обучения

    Работа с категориальными признаками и текстами. Решающие деревья и другие нелинейные алгоритмы. Бэггинг и случайные леса. Градиентный бустинг. Градиентный бустинг: имплементации

  • Работа с признаками и другие задачи машинного обучения

    Отбор признаков и понижение размерности. Кластеризация и визуализация. Статистика в машинном обучении. Соревнования в машинном обучении

Преподаватели

Елена Кантонистова

Доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Ильдар Сафило

Эксперт по наукам о данных в МТС

 

Оставить заявку на обучение

Поступающим

Стоимость

72 000 ₽

Оплату можно разбить на два взноса.

Cкидки для студентов, выпускников и слушателей основных и дополнительных программ ВШЭ.

Расписание

4 сентября – 25 декабря 2021

Занятия один раз в неделю: по субботам (15:00-18:00), очно.

Место проведения: Москва, Покровский бульвар, 11

Документ при успешном завершении обучения

У нас есть лицензия на образовательную деятельность.

Траектория поступления

  • Шаг  1:  Оставить заявку на программу

    В заявке важно указать актуальные номер и e-mail. 

  • Шаг  2:  Подтвердить обучение на курсе

    Менеджер свяжется с вами по указанным в заявке контактам, чтобы вы могли подтвердить участие в обучении.

  • Шаг  3:  Отправить документы для зачисления

    Для зачисления нужны сканированные копии:

    – паспорта (3-4 страница, а также страница с адресом регистрации);
    – диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (первые две страницы);
    – актуальной справки из вуза (если вы являетесь студентом);
    – свидетельства о смене фамилии (если в паспорте и дипломе фамилия не совпадает).

  • Шаг  4:  Оплатить обучение

    Менеджер отправит вам ссылку на оферту и на оплату, по которой нужно будет оплатить обучение.

  • Шаг  5:  Начать обучение

    За несколько дней до начала обучения отправим организационное письмо со всей важной информацией о курсе и ссылкой на чат в Telegram

Оставить заявку на обучение

Контакты


Светлана Попова
Менеджер

 svetlana.popova@hse.ru
 7 (495) 531-00-00 доб. 27355
 Покровский б-р,11. Каб. T919

 

 


Вам также могут быть интересны программы

Большая программа профессиональной переподготовки. После изучения курса «Машинное обучение» вы сможете подключаться к отдельным модулям данной программы, наращивая компетенции в различных приложениях машинного обучения.
Программа повышения квалификации.
Программа повышения квалификации.