ГлавнаяКурсыPythonРазработкаПрограммирование на языке Python. Уровень 5. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python

Программирование на языке Python. Уровень 5. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python

Код: ITC-P-5

Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения. В нем также рассматриваются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования

Формат проведения

Продолжительность

40 академических часов

Вендор

Python

Тематика

Разработка

Вы научитесь

применять технологии машинного обучения
использовать модели классификации, регрессии, кластеризации
использовать методы предобработки данных и ковееры машинного обучения
отбирать модели машинного обучения по качеству их работы
углубить свои знания по Python, освоить современные средства разработки моделей машинного обучения

Аудитория курса

Программисты
Специалисты IT-отрасли
Системные администраторы
Аналитики

Требования к предварительной подготовке слушателя

Владение уверенной разработкой на Python
Знание основ анализа и визуализации данных

Содержание курса

Модуль 1. Постановка задачи машинного обучения (8 ак.ч.)

Задачи и типы машинного обучения
Жизненный цикл машинного обучения
Основные понятия машинного обучения
Инструменты и библиотеки: Jupyter, Pandas, Numpy
Подготовка данных для машинного обучения (очистка, feature engineering)

Практика: Подготовка данных

Модуль 2. Обучение с учителем. Задача классификации (8 ак.ч.)

Основные понятия, метрики
Логистическая регрессия
Градиентный спуск
Метод опорных векторов
Метод k ближайших соседей

Практика: Решение задачи классификации

Модуль 3. Обучение с учителем. Задача регрессии (8 ак.ч.)

Основные понятия, метрики
Линейная регрессия
Метод наименьших квадратов
Деревья решений
Ансамбли (случайный лес, бустинги)
Переобучение, регуляризация, кросс-валидация

Практика: Решение задачи регрессии

Модуль 4. Обучение без учителя (8 ак.ч.)

Кластеризация: основные понятия, метрики
Алгоритмы кластеризации (k-means, иерархическая)
Снижение размерности: основные понятия, алгоритмы (PCA, t-SNE)
Поиск аномалий: основные понятия, алгоритмы (iForest, DBSCAN)

Практика: Решение задач поиска аномалий и кластеризации

Модуль 5. Основы глубокого обучения (8 ак.ч.)

Основные понятия глубокого обучения
Персептрон. Определение, реализация и обучение.
Функции активации.
Многослойная нейронная сеть
Алгоритмы обучения нейронных сетей, backpropagation
Фреймворки для обучения многослойных нейронных сетей (PyTorch, Keras)

Практика: Решение задач классификации и регрессии при помощи DL

Программирование на языке Python. Уровень 5. Machine Learning. Основы машинного и глубокого обучения на языке Python

Екатеринбург

16 июня 2025 - 20 июня 2025

49 998 ₽

Затрудняетесь
с выбором курса?

Оставьте заявку на консультацию

Как происходит обучение в АйТи Клауд

01 Выбор курса

В Учебном центре «АйТи Клауд» Вы можете подобрать курсы с полезным для Вас содержанием. УЦ «АйТи Клауд» готов предложить 1200+ программ различной тематики и степени сложности. Мы проводим курсы, авторизованные производителями ИТ, и также авторские программы от ведущих ИТ-экспертов.

02 Процесс обучения

Вы можете пройти обучение в различных форматах:

в очном - на территории Учебного центра либо территории Заказчика,
онлайн - на российской онлайн-платформе в режиме реального времени, через интернет, с выполнением всех необходимых практических заданий под онлайн-руководством преподавателя.

03 Выдача документов

По завершении обучения Вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат (если у Вас отсутствует диплом о высшем образовании). После обучения на авторизованных курсах Вам также будет выдан сертификат от производителя.

Подробнее о формах обучения

Затрудняетесь
с выбором курса?

Оставьте заявку на консультацию

Хотите преподавать в АйТи Клауд?

Если вы имеете компетенции и хотите работать тренером курсов в АйТи Клауд - оставьте ваши данные, мы свяжемся с вами!

Узнать больше