Курс Machine Learning и Deep Learning

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения от классических моделей до нейронных сетей.
Онлайн
из любой точки мира
3 ноября
дата старта
20 недель
длительность курса
Самая востребованная технология искусственного интеллекта
Machine Learning vs Deep Learning - в чем разница?! Как подобрать нужный алгоритм?
"Потрогаем руками" все алгоритмы и разберемся на практике - где нужны Нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов. Комплексный подход, организованный в бандле "Machine Learning Pro + Deep Learning", подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы Машинного обучения,от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети. Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle!
Скидка 40% на курс
Забронируйте курс по спеццене — со скидкой 40%!
Курс подойдет вам, если вы
Новичок
Вы начинающий Data Scientist, уверенно владеете Python, разбираетесь в математике и статистике. Вы сможете систематизировать и углубить полученные самостоятельно или на бесплатных курсах знания, пообщаться с профессионалами, применить модели Machine Learning на практике.
Программист
Вы программируете на Python и столкнулись с задачами программирования нейронных сетей в работе. На курсе вы освоите основные алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему и создадите несколько нейронных сетей.
Аналитик
Вы аналитик со знанием Python, оперируете большим объемом данных и хотите погрузиться в Machine Learning и Deep Learning. На курсе вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените
основные методы предобработки данных,создадите чат-бота на базе нейросети.
Партнеры курса
Лучшие студенты курса получат возможность пройти стажировку в компании EORA
Преимущества курса
Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python. Мы научим вас базовому пониманию машинного обучения и углубим знания в области Data Science.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используем силу machine learning для решения задач бизнеса!
Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.
Курсы из специализации Data Science
Data-driven management
Python
Math&Stat
Machine
Learning

Deep
Learning

Data
Engineering

Менеджмент
Преподаватели
Эмиль Магеррамов
COO Data Lab,
компания EORA
Антон Киселев
Head of R&D, компания EORA
Сергей Веренцов
CTO, компания EORA
Андрей Зимовнов
Старший разработчик в Яндекс.Дзен
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA
Краткая программа курса «Machine Learning PRO»
Помощь наставника на протяжении обучения
Модуль 1
Модуль 1
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 2
Модуль 2
Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы
Модуль 3
Модуль 3
Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 4
Модуль 4
Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 5
Модуль 5
Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 6
Модуль 6
Tree-based алгоритмы: ансамбли
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели
Модуль 7
Модуль 7
Оценка качества алгоритмов
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
Оцениваем качество нескольких моделей ML
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 8
Модуль 8
Временные ряды в машинном обучении
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 9
Модуль 9
Рекомендательные системы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 10
Модуль 10
Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle
Программа курса «Deep Learning»
Модуль 1
Модуль 1
Введение в искусственные нейронные сети
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
Модуль 2
Модуль 2
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
Модуль 3
Модуль 3
Сверточные нейронные сети
Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
Модуль 4
Модуль 4
Оптимизация нейронной сети
Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
Модуль 5
Модуль 5
Transfer learning & Fine-tuning
Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений
Модуль 6
Модуль 6
Сегментация изображений
Проектируем нейронную сеть для сегментации людей в датасете COCO
Модуль 7
Модуль 7
Детектирование объектов
Обучаем нейросеть решать задачу детекции на примере датасета с логотипами брендов
Модуль 8
Модуль 8
Введение в NLP и Word Embeddings
Создаем нейросеть для работы с естественным языком
Модуль 9
Модуль 9
Рекуррентные нейронные сети
Создаем чат-бота на базе рекуррентной нейросети
Модуль 10
Модуль 10
Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
Модуль 11
Модуль 11
What's next?
Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений
Получите полную программу курса
Отзывы о курсе
На курсе обучение не заканчивается
Сертификат о прохождении курса
Помощь с трудоустройством и стажировкой
Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
Тусовка специалистов и полезных знакомств
Среди наших студентов сотрудники компаний
Запишитесь на курс
Курс стартует: 3 ноября
Осталось 6 мест
Стоимость обучения
Можно в рассрочку на 12 месяцев. Банки партнеры:
47 900
р
79 900 р
-40%
до 1 ноября
У меня есть промокод
3 ноября
дата старта
Онлайн
формат обучения
12 недель
длительность курса
Как проходит обучение
Слушаете лекции преподавателей
Вы сможете проходить обучение онлайн из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю
Выполняете практические задания
Все практические задачи — реальные кейсы и задачи по применению алгоритмов deep learning для задач бизнеса.
Помощь преподавателя и коллектива
Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых канала в Slack.
Выпускной хакатон
В конце курса вас ждет командное соревнование, в котором вы сможете применить все полученные навыки
Как получить скидку на обучение?
Обучение за счет работодателя
Для запроса документов забронируйте курс через форму и выберите пункт «Оплатить как юр лицо» или напишите на почту info@skillfactory.ru.
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой.
Репост
Поделитесь ссылкой у себя в соц. сетях и получите дополнительную скидку 5%.
* Если хотите подробнее узнать про скидку, свяжитесь с менеджером
Часто задаваемые вопросы
Перспективы профессии и зачем мне это нужно?
Рынку нужны специалисты по машинному обучению и программированию нейронных сетей. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке подобный специалистов крайне мало, а спрос на них (особенно со стороны больших ИТ-компаний) растет кратно каждый год. Наш курс поможет вам быть на передовой профессии и выгодно отличаться от специалистов, которые только начали делать первые шаги в Data Science и искать работу.
Насколько это сложно?
Для комфортного обучения на курсе по нейронным сетям вам необходимо обладать базовыми знания Python для анализа данных.
Для кого этот курс?
Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков с оп, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

Курс призван научить участников решать конкретные бизнес-задачи и разберутся с алгоритмами deep learning, а также научатся работать с данными с помощью машинного обучения и создания нейронных сетей.
Что потребуется для успешного обучения?
Знание Python (также вам потребуется его установить на компьютер), около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания и навыки создания нейронных сетей.
Чем вы лучше бесплатных курсов?
Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытным data scientist'ом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы попрактикуетесь с данными, алгоритмами deep learning и получите самостоятельно реализованные кейсы в ваше портфолио .

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack. Курс составлен так, что вы не останетесь с трудностями один на один.
Это действительно востребовано?
Просто посмотрите статистику Data Science/Machine Learning/Deep Learning на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах
Есть ли курсы лучше?
Есть. Наш флагманский курс - Профессия Data Scientist. Да, он дольше и дороже, чем этот. Но зато Machine Learning и Deep Learning там подается в связке со всеми другими темами по Data Science. С ним вы станете уверенным специалистом на рынке и, более того, сразу Middle-уровня. Рекомендуем.