logo

ITechResearch

8

Машиналық оқыту

595 000 ₸
Тапсырыс беру
Бөлінді 32 Квот

Курс студенттерге мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту принциптерінің негіздерін түсіндіруге, сондай-ақ машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану бойынша практикалық дағдыларды дамытуға бағытталған. Тыңдаушылар робототехника, мәтіндерді талдау, компьютерлік көру, медицина және аудиоталдау салаларында классификация, кластерлеу және регрессия әдістерін қолдануды үйренеді. Ерекше назар ансамбльдік әдістерге — стекинг, бэггинг және бустингке аударылады. Курста модельдерді құру мен оңтайландырудың үздік практикалары, синтетикалық деректер генерациясы және толық ML-пайплайнды ұйымдастыру қарастырылады. Студенттер модельдерді бақылау құралдарымен танысып, Kaggle стиліндегі жарыстардың симуляциясына қатысады. Курс алынған білімдерді нақты жобаларда қолдануға бағытталған.

Ерекше шарттар

Жоқ

Курстың егжей-тегжейлері

Деңгей

Барлығына

Оқыту форматы

Желіде

Старт

Қыркүйек

Қабылдау емтихандары

Жоқ

Ұзақтығы, апталарда

26

Академиялық сағаттардағы ұзақтығы

390

Оқыту тілі

Қазақша

Сабақтарды өткізу күндері

ДС-ЖМ

Оқыту әдістемесі

Практика теориялардан гөрі көп

Біліктілік

Junior (Strong) машиналық оқыту маманы

Сабақтарды өткізу форматы

Аптасына екі рет 2 сағаттық онлайн сабақтар

Дағдылар


Негізгі дағдылар: Курс аяқталғаннан кейін студент машиналық оқыту тапсырмаларын сенімді түрде тұжырымдап, оларды интерпретациялауды, сондай-ақ мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту тәсілдерін ажыратуды үйренеді. Ол әртүрлі дереккөздерден мәліметтерді шығарып, алдын ала өңдеу дағдыларын меңгеріп, классификация, регрессия және кластерлеудің танымал алгоритмдерін қолдана және салыстыра алады. Студент деректерді визуализациялау, белгілерді таңдау мен түрлендіру әдістерін, соның ішінде PCA арқылы өлшемділікті азайту тәсілдерін меңгереді. Сонымен қатар, ол әртүрлі пәндік салалардағы практикалық тапсырмаларды шешу үшін нейрондық желілерді құру және баптау тәжірибесін алады.

Жиі қойылатын сұрақтар

Ұқсас курстар