Событие завершено
PYML: Машинное обучение на Python, 26 февраля 2024 в 13:00
Школа Больших Данных


Когда:Событие еще не началось
Начало:Понедельник 26.02, 13:00 GMT+03
Формат:
Онлайн
Тип:
Курс
Источник:
It-events
6-дневный практический курс по основам машинного обучения
для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning.
Что такое машинное обучение (Machine Learning)
Машинное обучение (Machine Learning)— это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений.
На практике машинное обучение широко применяется в широком спектре исследовательских и прикладных задач:
- прогнозирование событий и ситуационный анализ, например, отток клиентов в ритейле или заблаговременное предсказание поломок промышленного оборудования;
- распознавание образов (изображений, лиц, голоса и т.д.);
- классификация образцов, в частности, рентгеновских снимков для постановки диагноза;
- выявление мошеннических операций (антифрод-системы в банках и cybersecurity).
Как именно Machine Learning можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса «Введение в машинное обучение».
Кому нужны обучающие курсы по машинному обучению
Практический курс «Машинное обучение на Python» по основам Machine Learning предназначены для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов, которые хотят получить следующие знания и навыки:
- понять, что такое машинное обучение и искусственный интеллект;
- знать, как эффективно использовать инструменты Data Science в бизнесе;
- разобраться с математическими основами Machine Learning;
- освоить базовые методы машинного обучения;
- обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
- строить собственные модели Machine Learning;
- интерпретировать результаты моделирования.
Предварительный уровень подготовки:
- Опыт программирования
- Прохождение онлайн-курса FUNP «Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения»
Как построен образовательный курс «Машинное обучение на Python»
Продолжительность: 6 дней, 24 академических часа.
Соотношение теории к практике 50/50
О курсе: Данный курс является введением в тематику машинного обучения. В курсе будет рассказано о месте машинного обучения в области искусственного интеллекта, изложены математические основы методов машинного обучения, сформулированы базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов машинного обучения. Большое внимание в курсе уделено практическому решению задач с использованием методов машинного обучения на языке Python. По окончанию курса вы овладеете основными навыками, необходимыми для решения базовых задач в области искусственного интеллекта.
Аудитория: Специалисты по работе с большими данными, разработчики, руководители желающие понять принципы функционирования методов машинного обучения и получить практический навык построения базовых моделей.
Успешно окончив курс «Машинное обучение на Python» в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат о повышении квалификации установленного образца.
Онлайн
54 000 ₽
Событие завершено
Похожие события
Архитекторы интеллекта как приручить Google AI и создать штат цифровых ассистентов за 90 минут
22 февраля 2026 в 15:00
Junior-митап «Мифы об AI в программировании: правда или ложь?»
23 февраля 2026 в 10:10
Claude Code суперсила для НЕпрограммистов
24 февраля 2026 в 19:00
Pathway что у нас нового + Q&A (и кое-что ещё)
25 февраля 2026 в 17:00
Семинар по искусственному интеллекту в г. Белорецк
26 февраля 2026 в 15:00
Игорь Ашманов открытая встреча с молодыми учёными и специалистами наукограда Троицк.
26 февраля 2026 в 19:00
Когда:Событие еще не началось
Начало:Понедельник 26.02, 13:00 GMT+03
Формат:
Онлайн
Тип:
Курс
Источник:
It-events




