Machine Learning Engineer

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Machine Learning Engineer» от Училкин - uchilkin.ru

1. Введение в Data Science - 24 часа. Познакомитесь с основными направлениями Data Science, узнаете, какие задачи решают дата-аналитики, дата-инженеры и специалисты по машинному обучению. Пройдёте все этапы работы с данными. Научитесь выявлять проблемы, собирать…
2. Machine Learning. Junior - 24 часа. Познакомитесь с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Построите и обучите свою первую нейронную сеть. Научитесь подбирать параметры модели, оценивать качество и улучшать…
3. Трудоустройство с помощью Центра карьеры - 24 часа. Карьерный консультант поможет подготовиться к собеседованию в компании-партнёре. Разберёте частые вопросы и научитесь меньше переживать на интервью. Напишете сопроводительное письмо и грамотно оформите резюм…
4. Machine Learning. Advanced - 24 часа. Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Научитесь применять ансамблевые методы, стекинг, бэггинг, бустинг. Сможете использовать лучшие практики обучения моделей, генерац…
5. Deep Learning - 24 часа. Научитесь работать с нейросетями: подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настраивать параметры и обучать модели на GPU.
6. Специализация 1. Natural Language Processing - 24 часа. Научитесь применять алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для обработки естественного языка. Поработаете с языковыми моделями: Bert, Elmo и другими. Узнаете, как анализировать тональность текстов…
7. Специализация 2. Computer Vision - 24 часа. С помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей будете распознавать объекты, лица и эмоции, классифицировать и сегментировать изображения. Научитесь применять и адаптировать готовые модели CV для своих целей.
8. Основы математики для Data Science - 24 часа. Получите базовые знания по математике для работы с машинным обучением. Поймёте, что такое аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и вектора. Научитесь работать с математическими сущностями в Pytho…
9. Основы статистики и теории вероятностей - 24 часа. Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при составлении моделей и проверке гипотез.
10. Основы статистики и теории вероятностей Advanced - 24 часа. Научитесь применять основные принципы статистики и теории вероятностей при работе с задачами Data Science. Поймете, как устроены алгоритмы машинного обучения, как в них применяются математическая ста…
11. Карьера разработчика: трудоустройство и развитие - 24 часа. Узнаете, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем. Сможете быстрее получить должность, которая соответствует вашим ожиданиям и умениям.
12. Система контроля версий Git - 24 часа. Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.

Чему вы научитесь

• Научитесь работать с нейросетями подробно узнаете, как они устроены, как использовать предобученные модели, готовить и передавать данные в нейросеть, строить и тестировать архитектуры, настра…
• Научитесь версионировать изменения в коде, создавать и управлять репозиториями, ветками, разрешать конфликты версий. Узнаете полезные правила работы с Git.
• Освоите алгоритмы для построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов. Научитесь применять ансамблевые методы, стекинг, бэггинг, бустинг. Сможете использовать…
• Поймёте принципы работы со случайными величинами и событиями. Познакомитесь с некоторыми видами распределений и статистическими тестами, которые пригодятся при состав…