Программы обучения курса
"DATA SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ"
"DATA SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ"
DATA SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НА PYTHON
для новичков
для новичков
Вы освоите этот курс, даже если никогда не были знакомы с программированием. Обучение построено с учётом всех вопросов, которые могут возникнуть у начинающих.
12 часов видеолекций
- Синтаксис Python
- Numpy
- Pandas. Часть 1
- Pandas. Часть 2
- Matplotlib и SeabornФункции и модули
8 часов видеолекций
- Матрицы и функции
- Множества, бинарная логика, комбинаторика
- Теория вероятностей и статистика. Часть 1
- Теория вероятностей и статистика. Часть 2
40 часов видеолекций
- Введение в нейронные сети
- Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
- Свёрточные нейронные сети
- Обработка текстов с помощью нейросетей
- Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
- Нейронные сети для решения задачи регрессии
- Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
- Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
- Автокодировщики
- Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
- Генеративные состязательные сети
- Введение в генетические алгоритмы
- Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
- Сегментация изображений
- Алгоритмы кластеризации данных
- Обучение с подкреплением
- Генерация текста
- Cегментация текста
- Object Detection (обнаружение объектов)
- Распознавание речи
20 часов видеолекций
- Описание основных источников данных
- Варианты хранения данных (структурированные, неструктурированные, бинарные)
- Типы хранения данных
- Методы получения данных из систем источников
- Web-scrapping
- Вторая и третья нормальные формы
- Key-value структура данных
- Схема данных
- Витрины данных
- Инструменты построения моделей данных
DATA SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НА PYTHON
Насыщенная и объемная программа для продвинутых программистов. После курса вы будете уверены в своих знаниях и сможете выполнять сложные проекты.
12 часов видеолекций
- Синтаксис Python
- Numpy
- Pandas. Часть 1
- Pandas. Часть 2
- Matplotlib и Seaborn
- Функции и модули
48 часов видеолекций
- Введение в нейронные сети
- Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
- Свёрточные нейронные сети
- Обработка текстов с помощью нейросетей
- Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
- Нейронные сети для решения задачи регрессии
- Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
- Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
- Автокодировщики
- Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
- Генеративные состязательные сети
- Введение в генетические алгоритмы
- Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
- Сегментация изображений
- Алгоритмы кластеризации данных
- Обучение с подкреплением
- Генерация текста
- Cегментация текста
- Object Detection (обнаружение объектов)
- Распознавание речи
- Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 1
- Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 2
- Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Ч. 1
- Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Ч. 2
20 часов видеолекций
- Описание основных источников данных
- Варианты хранения данных (структурированные, неструктурированные, бинарные)
- Типы хранения данных
- Методы получения данных из систем источников
- Web-scrapping
- Вторая и третья нормальные формы
- Key-value структура данных
- Схема данных
- Витрины данных
- Инструменты построения моделей данных
