0
عدد المشاهدات
دورة البرمجة (التعلم الآلي وتحليل البيانات في بايثون)، الصف التاسع - الدورة 31.250 روبل روسي. من فوكسفورد، التدريب، التاريخ: 4 ديسمبر 2023.
Miscellanea / / December 04, 2023
من سيستفيد من الدورة؟
ستكون الدورة مفيدة لأولئك الذين درسوا بالفعل أساسيات البرمجة ويريدون توسيع مجال معرفتهم والانغماس في علوم البيانات وفهم ماهية الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي.
ما هي المعرفة التي توفرها الدورة؟
المعرفة الواثقة بـ Python والمكتبات الرئيسية لـ DS، والقدرة على العمل مع خوارزميات التعلم الآلي لمشاكل التصنيف والانحدار، والخبرة العملية في المشاركة في المسابقات حول هذا الموضوع.
كيف يعمل التدريب
وبتوجيه من المعلم، سيشارك الأطفال في مسابقات التعلم الآلي الحقيقية للبالغين. ستتضمن الدورة اجتماعات عبر الإنترنت مع ممثلي صناعة تكنولوجيا المعلومات.
شهادة المدرسة
يحتوي كل درس على مؤامرة ومهام تفاعلية.
نحن نعرف كيفية التعامل مع الأطفال
متوفر في التسجيل
امتثال
سوف تكتسب المعرفة الأساسية للموضوع
مدرسونا مشاركين في المسابقات ومؤلفي التطورات المنهجية
وهم يعرفون كيفية الاهتمام بكل طفل، مع مراعاة الخصائص العمرية. كل درس هو رحلة مثيرة إلى عالم المعرفة!
دعونا نلقي نظرة على المواضيع الرئيسية للبرنامج
لن يضطر الطفل إلى دراسة المادة بمفرده وحشرها دون فهم. سوف يشرح المعلم حتى المواضيع المعقدة بلغة بسيطة، كما أن العروض التقديمية والمهام التفاعلية ستزيد من الاهتمام بالموضوع.
دعونا نعزز المعرفة في الممارسة العملية
بعد كل درس، مهمة منزلية صغيرة ستساعدك على التدرب على المادة المغطاة والتدرب عليها قبل الاختبار.
نقوم بفحص العينات والواجبات المنزلية يدويًا
نحن لا نترك مهام الأجزاء المكتوبة للاختبار الذاتي - ويتم ذلك بواسطة خبراء OGE.
نحن نتحقق "بشكل حقيقي"، كما هو الحال في الاختبار، ونتيجة لذلك تتلقى تعليقات مفصلة. كل هذا من أجل سرعة التحضير ونتائجك، وسيقوم منسقك الشخصي بالإجابة على أسئلتك خلال ساعتين، 24/7
يفهم القيمون البرنامج والموضوع، لذا يمكنهم بسهولة الإجابة على أسئلتك حول الدورة والواجبات المنزلية - في أي وقت
إنهم يعرفون جيدًا مدى صعوبة الاستعداد وفهم مخاوفك.
أهم مهمة للمعلم هي مساعدتك على التعامل مع التوتر والخوف قبل الامتحانات
أساسيات بايثون (مراجعة، مراجعة سريعة)
- بنيات التحكم الأساسية في بايثون
- المهام
- القوائم
- البرمجة الشيئية
مقدمة في المكتبات لعلم البيانات
- نومي
- ماتبلوتليب
-عشوائي
- الباندا
- سيبورن
- سكليرن
مقدمة في التعلم الآلي
- أساسيات الجبر الخطي. مكتبة scipy. وظائف الخسارة
- الانحدار الخطي وخوارزميات التصنيف
- إعداد النماذج: إعادة التدريب، والتنظيم، واختيار المعلمات الفائقة، ومقاييس الجودة
- أشجار عشوائية
- تركيبات الخوارزميات: التعبئة والغابات العشوائية
- مسابقات على kaggle
- التعلم غير الخاضع للرقابة: التجميع، والحد من الأبعاد
تحليل البيانات في الممارسة العملية
- فترات الثقة، اختبار الفرضيات
- أ/ب - الاختبار
- المعايير الإحصائية
- البحث عن الأنماط والتبعيات في البيانات
- التنبؤ بالسلاسل الزمنية
- مسابقات على kaggle
تعلم عميق
- مقدمة في الشبكات العصبية. مهام DL و AI
- بناء الإدراك الحسي متعدد الطبقات
- المشتق والتدرج. طرق النسب التدرج
- إعداد الشبكات العصبية: اختيار المعلمات الفائقة، softmax، التقسيم إلى دفعات
- مقدمة لإطار عمل pytorch
- أساسيات الشبكات العصبية التلافيفية
- أبنية سي إن إن. نقل التعلم
- مهام الرؤية الحاسوبية: تجزئة الصور وكشفها
- مهام البرمجة اللغوية العصبية المحددة. المسابقات على kaggle
- توليد بيانات مصطنعة باستخدام GAN
- طريقة عالم البيانات
الاشتراك
YOU MIGHT ALSO LIKE
-
-
19/12/2019 -
19/12/2019