Курс «Машинное обучение» в онлайн-формате

Тема 1. Обучение с учителем. Классификация (2 часа)

• Обзор круга решаемых задач
• Задача классификации
• Алгоритмы классификации

 

Тема 2. Обучение с учителем. Регрессия (2 часа)

• Задача регрессии
• Линейные модели и модели с нелинейными ядрами

 

Тема 3. Обучение без учителя. Кластеризация (2 часа)

• Задача кластеризации
• Алгоритмы кластеризации
• Задача отбора признаков и снижения размерности

 

Тема 4. Практический подход к машинному обучению (2 часа)

• Алгоритмы и методы машинного обучения
• Проблемы и ограничения машинного обучения, способы их преодоления
• Извлечение признаков
• Многоуровневое машинное обучение

 

Тема 5. Нейронные сети (2 часа)

• Модель перцептрона
• Задача оптимизации в алгоритмах машинного обучения: градиентный спуск   
• Метод обратного распространения ошибки
• Алгоритмы оптимизации гиперпараметров алгоритмов машинного обучения

 

Тема 6. Глубокое обучение (2 часа)

• Глубокое обучение
• Алгоритмы глубокого обучения    

 

Тема 7. Оптимизация глубоких сетей (2 часа)

• Регуляризация глубоких сетей
• Продвинутые стратегии оптимизации

 

Тема 8. Работа с глубокими сетями (2 часа)

• Архитектура нейронных сетей
• Обработка естественных языков
• Инструменты обработки естественных языков

 

Тема 9. Обработка изображений при помощи глубокого обучения (2 часа)

• Компьютерное зрение
• Инструменты компьютерного зрения

 

Итоговый экзамен по специализации «Машинное обучение» (2 часа)