Data Science (Машинное обучение на Python)

4.4

24 занятия,

начало 22 декабря

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Отсутствует

Стоимость курса

бесплатно

есть рассрочка

Кому будет полезен курс
Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения

Какие знания дает курс
Программирование на Python. Обработка данных. Знание основных алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек для построения моделей машинного обучения. Программирование на Python

Как проходит обучение
На каждом занятии ученики вместе с преподавателем разбирают новую тему и используют полученные знания для решения прикладных задач

Вручную проверяем пробники и домашние работы
Мы не оставляем задания письменной части на самопроверку — ею занимаются эксперты ОГЭ.
Проверяем «по-настоящему», как на экзамене, и в результате вы получаете развёрнутую обратную связь. Всё это — ради скорости подготовки и вашего результата.

Личный куратор ответит на вопросы в течение двух часов, 24/7

Кураторы разбираются в программе и предмете, поэтому легко ответят на ваши вопросы по курсу и домашке — в любое время
Они хорошо знают, как непросто бывает с подготовкой, и понимают ваши переживания.
Самая важная задача куратора — помочь вам справиться со стрессом и страхом перед экзаменами

Занятие длится 2 академических часа.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

NumPy

Pandas

Python

PyTorch

Scikit-learn

Data Science

Matplotlib

NLP

Машинное обучение

Компьютерное зрение

Вас будут обучать

Короткова Дарья

курсов

Опыт работы с детьми - 4 года. Исследователь в НИУ ВШЭ по направлению Digital Humanities

1. Опыт работы с детьми - 4 года

2. Образование - НИУ ВШЭ

3. Простым языком объясняет сложные вещи

4. Исследователь в НИУ ВШЭ по направлению Digital Humanities

Образовательная организация

Фоксфорд

3.9

714 отзывов

Фоксфорд — онлайн-школа для учеников 1−11 классов, учителей и родителей. На онлайн-курсах и индивидуальных занятиях с репетитором школьники готовятся к ЕГЭ, ОГЭ, олимпиадам, изучают школьные предметы. Занятия ведут преподаватели МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны.

Для учителей проводятся курсы повышения квалификации и профпереподготовки, а для родителей — открытые занятия о воспитании и развитии детей. Проект является резидентом «Сколково».

Почему мы?

Наши преподаватели — эксперты ЕГЭ и ОГЭ, составители олимпиад и преподаватели лучших вузов страны.

Наши выпускники поступают на бюджет в МГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ и МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Вы можете учиться с любого устройства: компьютера, планшета, смартфона.

Разнообразные варианты обучения: курсы для школьников и учителей, индивидуальный репетитор, занятия в мини-группах, домашняя школа и экстернат.

Программа курса

Основы машинного обучения и python
Изучаем основы языка Python. Изучаем основы глубокого обучения. Реализовываем простейшие нейронные сети с помощью библиотеки numpy.
- Основы программирования на языке Python
- Операции с числами
- Печать на экране
- Операции с переменными
- Целочисленный и вещественный типы данных
- Форматирование строк
- Строковый тип данных
- Списки
- Цикл for
- Вложенные списки
- Функции, организация кода и возврат значений

Компьютерное зрение (CV)
Познакомимся со сверточными нейросетями. Построим свои модели для классификации изображений. Поработаем с уже готовыми моделями и попробуем их дообучить на своих данных.
- Обработка изображений
- Сверточные нейронные сети
- Классификация изображений
- Сегментация изображений
- Детекция
- Дообучение моделей

Обработка естественного языка (NLP)
Изучим векторное представление слов. Познакомимся с рекурентными нейронными сетями. Обучим модель для классификации текстов. Поработаем с аудиосигналами. Научим модель классифицировать аудио
- Обработка естественного языка
- Векторное представление слов
- Семантика
- Классификация текстов
- Рекуррентные нейроные сети
- Машинный перевод
- Обработка аудиосигналов