Доступ к 100+ курсам
И свободный переход между ними без доплат
Новые курсы каждую неделю
Библиотека растёт — ваши знания тоже
Семейный доступ включён
Учитесь вместе с близкими по одной подписке
Год обучения за 19 999 ₽
Меньше, чем один курс у других школ
Вы научитесь всем необходимым знаниям и навыкам
Курс знакомит с теорией нейронных сетей и машинного обучения: архитектурами, методами обучения, моделями, оценкой их качества и оптимизацией признаков для применения в цифровых технологиях.
Профессиональные навыки
- Понимание принципов работы и основных архитектур искусственных нейронных сетей
- Применение теоретических знаний о методах обучения нейронных сетей
- Анализ особенностей ассоциативных запоминающих нейронных сетей
- Понимание технологий и принципов построения моделей машинного обучения
- Использование подходов к объединению моделей машинного обучения в ансамбли
- Оценка качества обучения моделей и анализ полученных результатов
- Понимание методов оптимизации признакового пространства для повышения эффективности машинного обучения
Хотите узнать больше о курсе?
Содержание курса
Базовые модули
- 01Модуль
Основные понятия теории нейронных сетей
- Основные принципы работы искусственных нейронных сетей
- Понятия и особенности нейросетевых технологий
- 02Модуль
Стандартные архитектуры нейронных сетей
- Основные архитектуры нейронных сетей
- Принципы их построения и функционирования
- 03Модуль
Методы обучения нейронных сетей
- Подходы к обучению нейронных сетей
- Основные методы и принципы настройки моделей
- 04Модуль
Ассоциативные запоминающие нейронные сети
- Особенности ассоциативных нейронных сетей
- Принципы хранения и воспроизведения информации
- 05Модуль
Технологии машинного обучения
- Основные технологии машинного обучения
- Принципы обучения алгоритмов на данных
- 06Модуль
Модели машинного обучения
- Основные виды моделей машинного обучения
- Особенности их построения и применения
- 07Модуль
Ансамбли моделей и оценка качества обучения
- Принципы объединения моделей в ансамбли
- Методы оценки качества машинного обучения
- 08Модуль
Оптимизация признакового пространства
- Понятие признакового пространства
- Методы отбора и оптимизации признаков для машинного обучения
Преимущества курса
Низкая стоимость
19 999 ₽ за более чем 100 курсов
Длительный доступ
Обучение доступно в течение целого года
Регулярное обновление
Новые курсы добавляются каждую неделю без дополнительной оплаты
Семейный доступ
Возможность делиться подпиской с близкими
Разнообразие направлений
Курсы из разных сфер (IT, дизайн, психология, юриспруденция и др.)
Полный учебный комплект
Включает видеоуроки, конспекты, проверочные тесты и итоговый сертификат
Учитесь на современной образовательной платформе
Помощь в учёбе
Куратор
Курирующий преподаватель
Документ об обучении
Наша цель — качественное образование для вашей успешной карьеры
- Более 30 лет обучаем актуальным и востребованным профессиям
- Соответствуем международным стандартам качества электронного обучения
- Делаем упор на практику, чтобы вы могли начать карьеру сразу после получения диплома или даже раньше
Не можете определиться?
Часто задаваемые вопросы
Подписка стоит 19 999 ₽ и даёт доступ к 100+ курсам на год. Включает видеоуроки, конспекты, тесты и сертификат по завершении.
Да, подписка предусматривает семейный доступ — вы можете делиться учётной записью с близкими.
Да, новые курсы добавляются каждую неделю без дополнительной оплаты. К концу года их количество может вырасти до 500+.
Вы можете переключиться на любой другой курс из каталога без ограничений и доплат.
Подписка действует ровно 12 месяцев с момента активации.
Да, по завершении каждого курса вы получаете итоговый сертификат.
Если вы приобретёте подписку сейчас по стартовой цене 19 999 ₽, она останется за вами на весь срок, даже если стоимость для новых пользователей увеличится."
Заберите скидку
на любую программу
обучения
