online
22 квітня
4 місяці
18 000 грнОгляд
Онлайн курс з ML буде дуже радий, якщо ти до нього долучишся!
Чат GPT, Midjorney, DeepL — ці програми вже давно стали не черговою “технологічною новинкою”, а міцно увійшли до операційних задач чи не кожної людини. Результати машинного навчання вже не дивують, проте стрімко розвиваються та допомагають нам бігти швидше, навчатися глибше та перевіряти детальніше 🙂
Хочеш долучитися до розвитку ML-технологій та забезпечити собі перспективну професію, яку точно не замінить усім відомий чат? Тоді ти на правильній сторінці! Реєструйся на онлайн курс з машинного навчання від CHI IT Academy та конвертуй знання й навички в практику.
А допоможе тобі в цьому лектор курсу Ярослав Виклюк — професор кафедри Систем Штучного Інтелекту Національний університет “Львівська Політехніка”, лауреат премії президента України для молодих вчених 2017 року. У лектора чималий досвід викладання — понад 20 років! Сьогодні Ярослав Виклюк консультує всесвітньо відомі компанії, підтримує курси з машинного навчання на відомих платформах, створює практичні лабораторні роботи для іноземного вишу.
А ще він поділиться власним досвідом із тобою на курсі ML, як тобі таке?
Курс розраховано не для початківців в ІТ, адже МЛ вимагає базових знань у мові програмування Python.
Упевнитися у власних знаннях тобі допоможе вступний тест. Пройти його можна за посиланням.
Упродовж курсу ти навчишся:
- — Працювати з інструментами машинного навчання;
- — Готувати дані для аналізу та класифікувати їх;
- — Працювати з глибинними нейронними мережами;
- — Використовувати CNN для обробки зображень;
- — Використовувати асоціативні правила для аналізу даних;
- — Проводити навчання з підкріпленням та Q-навчання.
А коли вдосталь наситишся корисною інформацію, створиш власну проєктну роботу з розробки та налаштування моделі для конкретного завдання.
На фініші курсу ти зможеш претендувати на позиції Junior ML Engineer, адже практичні завдання протягому курсу наблизять тебе до реальних кейсів з робочого життя.
А в кращих студентів буде можливість у майбутньому підписати контракт з компанією CHI Software та стати частиною ML-команди.
Вимоги до студентів курсу:
- знати Python на середньому рівні;
- розуміти основи статистики;
- середній рівень знань Numpy SciPy;
- знати основи Matplotlib, Seaborn;
- знати Pandas на середньому рівні.
Онлайн-курс МЛ створено таким чином, щоб студенту було комфортно відвідувати заняття. Програма курсу спрямована на глибоке занурення в тему, щоб випускники академії могли претендувати на позицію ML Engineer. Курс МЛ включає в себе:
- 33 заняття у вечірній час доби;
- 12 лабораторних робіт з обов'язковою індивідуальною консультацією від лектора;
- доступ до всіх додаткових матеріалів — презентацій, чек-листів, записів лекцій;
- навчання в малих групах, де кожен студент може гарантовано розраховувати на увагу та підтримку менторів;
- заняття з англійської;
- кар’єрна консультація;
- сертифікат, що точно підтверджує твої знання та експертизу;
- для найсумлінніших студентів — можливість підписати контракт з ІТ-компанією.
Ось які переваги пропонує курс Machine Learning від CHI IT Academy
Лекції в зручний час
Практичні заняття
Невелика група
Заняття з англійської
Сертифікат про проходження курсу
Можливість контракту з компанією
Дізнайся, наскільки ти готовий до курсу — пройди тест!
Програма
Модуль 1
Вступ до Машинного навчання
Заняття 1. Введення в машинне навчання: основні поняття та застосування.
Заняття 2. Види машинного навчання.
Заняття 3. Основні інструменти та бібліотеки для машинного навчання.
Заняття 4. Основи Python в контексті аналізу даних.
Заняття 5. Основи NumPy, SciPy та Pandas.
Модуль 2
Приготування та очищення даних
Заняття 6. Збір, імпорт, очищення та підготовка даних для аналізу.
Заняття 7. Обробка відсутніх даних та викидів.
Заняття 8. Візуалізація даних для аналізу.
Заняття 9. Основи роботи з географічними даними.
Модуль 3
Лінійна регресія
Заняття 10. Лінійна регресія: теорія та застосування.
Заняття 11. Види лінійних моделей.
Заняття 12. Аналіз часових рядів та прогнозування.
Модуль 4
Класифікація та ансамблеві методи
Заняття 13. Базові класифікаційні моделі, дерева рішень та їх створення.
Заняття 14. Випадковий ліс (Random Forest), Градієнтний бустінг (Gradient Boosting), Адаптивний бустінг (AdaBoost) та власні ансамблі.
Заняття 15. Оцінка та валідація моделей.
Модуль 5
Кластеризація та аналіз даних
Заняття 16. Кластеризація даних: методи та застосування.
Заняття 17. Аналіз головних компонент (PCA) та методи зменшення розмірності.
Заняття 18. Відкриті дані та аналіз текстових даних.
Заняття 19. Візуальний аналіз даних за допомогою Orange.
Модуль 6
Нейронні мережі та глибинне навчання
Заняття 20. Вступ до нейронних мереж та штучних нейронів.
Заняття 21. Пряме поширення сигналу та зворотне поширення помилок. Глибинні нейронні мережі (Deep Neural Networks).
Заняття 22. Конволюційні нейронні мережі (CNN).
Заняття 23. Рекурентні нейронні мережі (RNN).
Заняття 24. Автоенкодери та трансформери.
Модуль 7
Аналіз та покращення результатів машинного навчання
Заняття 25. Налаштування набору даних та аналіз помилок навчання.
Заняття 26. Аналіз кривих, що характеризують процес навчання. Порівняння результатів з точністю людини.
Заняття 27. Різні розподіли тестового та навчального набору даних. Аналіз помилок конвеєрів ML.
Модуль 8
Додаткові методи машинного навчання
Заняття 28. Введення до асоціативних правил. Алгоритми видобування асоціативних правил.
Заняття 29. Клітинні автомати та мультиагентні системи.
Заняття 30. Генетичні алгоритми, методи мурашиного рою, фрактали.
Заняття 31. Нечітка логіка.
Модуль 9
Додаткові теми в машинному навчанні
Заняття 32. Навчання з підкріпленням та Q-навчання.
Заняття 33. Інтелектуальні агенти.
+
Лабораторні роботи з індивідуальними консультаціями
Упродовж курсу з ML практика буде невід’ємною частиною навчання. Лектор даватиме завдання та буде на своєму прикладі демонструвати варіанти вирішення. Теми лабораторних робіт, які чекають на тебе:
1. Ознайомлення з інструментами машинного навчання
2. Підготовка даних для аналізу
3. Лінійна регресія та метод найменших квадратів
4. Класифікація реальних даних
5. Кластеризація даних та аналіз головних компонент
6. Глибинні нейронні мережі (Deep Neural Networks)
7. Використання CNN для обробки зображень
8. Рекурентні нейронні мережі (RNN)
9. Симулятор мультиагентних систем
10. Використання асоціативних правил для аналізу даних
11. Навчання з підкріпленням та Q-навчання
Наприкінці ти захистиш власну проєктну роботу з розробки та налаштування моделі для конкретного завдання.
+
Заняття з англійської
На цьому занятті ти зможеш протестити свій рівень англійської та покращити розуміння професійних технічних термінів, з якими обов’язково стикнешся під час роботи в ІТ.
+
Кар'єрна консультація з рекрутером
Навчання — це тільки перший етап на шляху до омріяної роботи. У тебе тепер є практичний досвід використання знань з машинного навчання на практиці. А отже — час складати резюме, доповнювати профіль в Лінкедині та шукати роботу. З цим тобі допоможе заняття з рекрутером.
Лектор
- Професор кафедри Систем Штучного Інтелекту НУ "Львівська Політехніка"
- Лауреат премії президента України для молодих вчених 2017 року
- Науковий консультант Honda Canada Inc.
ВІДГУКИ ПРО КУРС
Матеріали курсу були чіткими, структурованими і легкими для розуміння. Вони допомогли засвоїти ключові поняття машинного навчання. Пан Ярослав демонстрував високий рівень експертизи і розуміння предмету, що дозволило зрозуміти складні концепції. Дуже якісна робота менеджера. Я отримувала відповіді навіть в не робочий час. Цей курс Machine Learning був відмінним досвідом, який допоміг розширити мої знання та вміння в області штучного інтелекту. Я б із задоволенням рекомендувала його іншим зацікавленим у машинному навчанні.
.svg){kind=icon}
Як на мене все було круто, багато корисних матеріалів, але нічого зайвого, все викладено по ділу та в повній мірі. Ярослав чудовий викладач, видно що спеціаліст у своїй справі, сподобалося що іноді навіть с гумором пояснює те що незрозуміло) мені все сподобалось, як я раніше сказала, що навіть додати нічого. Якщо чесно, вступила до курсу за допомогою сертифікату і сподівань взагалі не було, думала просто послухаю лекції пару тижнів, а виявилося що довелося старанно все виконувати, але це навіть краще, тому що я багато чому навчилася і остаточно визначилася у майбутній професії. Дуже задоволена, Анна дуже мила дівчина, їй окреме дякую за організацію та вчасне викладення матеріалів на платформу 💕. Загалом все дуже круто, і організація і якість матеріалів та їх викладення, також приємно було поспілкуватись із викладачем та куратором, тож одним словом все супер! Ні разу не пошкодувала що вирішила вступити на цей курс))
Щоб стати студентом академії необхідно:
- 01
Вирішити змінити свою кар'єру на краще
- 02
Пройти тест на визначення знань, необхідних для курсу
- 03
Заповнити форму на сайті академії із зазначенням курсу
- 04
Обговорити всі питання із представниками академії
- 05
Оплатити курс не пізніше 5 днів до початку курсу
- 06
Готово! Тепер ти - студент CHI IT Academy!
Реєструючись та натискаючи на кнопку “Зареєструватися на курс” ви погоджуєтесь з договором-оферти та політикою конфіденційності
Поширені запитання
Скільки триватиме курс?
Відповідь: Курс ML містить 33 лекції та 12 лабораторних робіт з індивідуальними консультаціями. Також на тебе чекатиме заняття з англійської мови та кар'єрна консультація. Загалом курс триватиме 4 місяці.
Кому можна буде поставити запитання під час навчання?
Відповідь: Упродовж навчання на курсі Machine Learning з тобою буде на зв'язку менеджер освітніх програм Академії, який знає все про курс. А якщо в тебе виникнуть запитання щодо технічних моментів з лекції, лектор буде радий відповісти на твої запитання. Ба більше, ми створимо спільний чат із лектором для зручності комунікації.
Чи гарантуєте ви працевлаштування?
Відповідь: Ми завжди розглядаємо кращих студентів на роботу в компанію CHI Software. Отже, після курсу Machine Learning у тебе буде можливість потрапити в компанію за умови якісного виконання домашніх завдань та сумлінної праці.
Якщо я новачок в ІТ, чи підійде мені цей курс?
Відповідь: Курс з машинного навчання від CHI IT Academy розраховано на Python-розробників або людей, які знають цю мову програмування, а також мають базові знання у статистиці. Окрім того, вимогами для студентів, які прагнуть долучитися до курсу ML є наявність знань на середньому рівні Numpy SciPy, Pandas та на базовому — Matplotlib, Seaborn. Тому для новачків цей курс не підійде. Якщо хочеш впевнитися у своїх знаннях, пройди тест перед курсом — https://bit.ly/3ZPAOQl
Чи отримаю я сертифікат після курсу?
Відповідь: Так, ти отримаєш сертифікат за умови виконання 50% домашніх завдань.