Основная цель видео-курса “ML-инженер. Python, математика машинного обучения и нейросетевой анализ изображений” — дать понимание базовых задач, алгоритмов машинного обучения и основ необходимой математики, а также познакомить с основами нейросетевых вычислений и применением нейросетей для анализа изображений с использованием Python.

Курс предназначен для самостоятельного изучения основ Machine Learning и языка программирования Python и представляет собой серию видеоуроков (в общей сложности 180 часов, разбитых на тематические модули) и материалы для практических занятий.

Делаете первые шаги в машинном обучении, хотите разобраться с нейросетями и научиться решать задачи машинного обучения и анализировать данные и изображения

Имеете небольшой опыт программирования на любом языке

Вы хорошо знакомы со школьным курсом математики

Как проходит обучение

Лекции. Каждое занятие — это видеоурок, на котором вы знакомитесь с теоретическим материалом темы и работаете с конспектами лекций.

Практикум. В каждой теме, связанной с решениями практических задач, имеется задание (VPL — Virtual Programming Laboratory) по решению практического задания с использованием Python. VPL позволяет автоматически проверять практическую часть задания.

Каждый тематический модуль включает в себя 36 часов видео-лекций, а также содержит лекционные материалы, необходимые инструкции по установке компонентов и задания для практических работ. Переход на новый тематический модуль возможен только после успешного выполнения практических заданий предыдущего.

• Вы узнаете, что такое машинное обучение, основные задачи и подходы к их решению (data-driven)
• Научитесь решать задачи регрессионного анализа и классификации объектов разными методами, в том числе и с помощью нейросетей
• Познакомитесь с необходимой математикой, научитесь использовать графический анализ данных
• Получите опыт работы с пакетами программ по анализу данных и нейросетевому анализу изображений (SciPy, scikit-learn, Pillow, tensorflow.keras).