Заказать обучение

8 (495) 777-01-27

заказать звонок

Курс по хардкорному Machine Learning

Даты проведения курса
Основное внимание в курсе уделено глубокому погружению в машинное обучение: от продвинутой математической базы до реализации и оптимизации сложных моделей для решения нестандартных бизнес-задач. Курс проводится в формате лекций и практических занятий, что способствует одновременному освоению теории и её применению на практике. В рамках программы предусмотрены домашние задания, которые выполняются после каждого учебного дня для закрепления материала.

Предварительные требования:
Для успешного прохождения курса слушатели должны владеть:
  • уверенными знаниями Python и основными библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy, scikit-learn);
  • базовыми представлениями математической статистики, линейной алгебры и исчисления;
  • опытом работы с базовыми моделями машинного обучения.
По окончании курса слушатели смогут:
  • разрабатывать и оптимизировать сложные модели машинного обучения; применять передовые методы для обработки и анализа больших данных;
  • реализовывать алгоритмы глубокого обучения и нейронные сети для решения сложных задач;
  • проводить детальный анализ, интерпретацию и оценку результатов моделей;
  • интегрировать ML-решения в реальную производственную среду с использованием современных подходов MLOps.

Цель курса:

Углублённое изучение теоретических и практических аспектов машинного обучения, освоение сложных алгоритмов и методов оптимизации, а также разработка и внедрение комплексных ML-решений в реальной производственной среде. Курс направлен на развитие навыков работы с большими данными, построения нейронных сетей, ансамблевых моделей и применения передовых техник оптимизации.

Аудитория курса:

Настоящая программа предназначена для специалистов по анализу данных, инженеров машинного обучения, исследователей и разработчиков, стремящихся освоить сложные методы ML для решения реальных, часто нестандартных задач. Курс подойдёт тем, кто уже имеет опыт работы с базовыми моделями и желает углубить свои знания, научиться оптимизировать и масштабировать решения.