fbpx

Մեքենայական Ուսուցում

Դարձի՛ր մեքենայական ուսուցման մասնագետ 5 ամսում

Ինչու՞ սովորել մեքենայական ուսուցում

Տարեցտարի զարգանում են մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության ոլորտները, կիրառություն ստանալով նույնիսկ մեր ամենօրյա կյանքում՝ սկսած մեր երգացանկի անհատական առաջարկություններից, մինչև մեր ֆեյսբուքյան պատի գովազդները։ Առաջարկությունների համակարգերից մինչև պատկերների ճանաչում, պահանջարկը մեծ է, մասնագետները քիչ, այնպես որ այս դասընթացը կարող է դառնալ Ձեր ապագա մասնագիտության հիմքը։

  • Ձեռք են բերել աշխատանք
  • Ունեին աշխատանք

Որտե՞ղ սովորել մեքենայական ուսուցում

Զիլ ակադեմիան սկսում է մեքենայական ուսուցման նոր խորացված դասընթաց, որը կօգնի Ձեզ ձեռք բերել անհրաժեշտ գիտելիքներ այս ոլորտում աշխատելու համար: Դասընթացին մասնակցելու համար անհրաժեշտ է ծրագրավորման տարրական և մաթեմատիկայի հիմնային գիտելիքներ:

Ինչպե՞ս սովորել Մեքենայական Ուսուցում

Ծրագրավորման փորձը անհրաժեշտ չէ, կարևորը ունենաք մաթեմատիկական գիտելիքներ, հետաքրքասիրություն և ցանկություն: Ծրագիրը անց է կացվում 5 փուլով և տևում է 5 ամիս: Դասընթացի յուրաքանչյուր փուլում Ձեզ հարկավոր է ունենալ նախապատրաստվածություն: Ամեն փուլի ավարտին մասնակիցները կկառուցեն ինտերակտիվ նախագիծ, որը հնարավորություն կտա գործնականում կիրառել այն բոլոր հմտությունները, որոնք կսովորեն դասընթացների շնորհիվ:

ԴԱՍԸՆԹԱՑԻ ԱՐԴՅՈՒՆՔՈՒՄ ՁԵՌՔ ԲԵՐՎՈՂ ԱՄԵՆԱՊԱՀԱՆՋՎԱԾ ԳԻՏԵԼԻՔՆԵՐԸ

Այց IT ընկերություն
Email գրելու հմտություններ
Հաղորդակցության հմտություններ
CV գրելու հտություններ
Գիտելիքների փոխանակում
Linkedin-ում պրոֆեսիոնալ էջի պատրաստում
Նախապատրաստում հարցազրույցներին
Տեխնիկական անգլերեն

Supervised Learning (24 ժամ)

1
Առաջին փուլում մասնակիցները կծանոթանան մեքենայական ուսուցման հիմունքներին, կկարողանան կարուցել ռեգրեսսիոն մոդելներ, մանիպուլացնել տվյալները, կհասկանան մոդելների վավերացումն ու պարամետրերի գնահատումը։

Unsupervised Learning (24 ժամ)

1
Այս փուլի շրջանակներում մասնակիցները կսովորեն, թե ինչ է որոշումների կայացման ծառը (Decision Tree), համախմբային մոդելների կառուցումը, Գաոսյան մոդելը և այլն։ Փուլի վերջում մասնակիցները հնարավորություն կստանան կիրառելու ձեռք բերված գիտելիքները գործնական աշխատանքներում, ինչը էլ ավելի կօգնի յուրացնել ձեռք բերված գիտելիքները։

Deep Learning (24 ժամ)

1
Այս փուլը իրենից ներկայացնում է 12 փոխկապակցված դասընթացների շարք, որոնք թույլ կտան լիովին հասկանալ թե ինչպես պետք է գտնել գծային և ոչ գծային փոխկապակցվածություններ տվյալներում, ուսումնասիրել նեյրոնային ցանցերը, խորացնել գիտելիքները Deep Learning-ի հայտնի framework-ների շուրջ, ինչպես նաև ուսումնասիրել պատկերների մշակման հիմունքները (image processing) և այլն։ Փուլը նախատեսված է տարրական մեքենայական ուսուցման գիտելիքներ ունեցող մասնակիցների համար։

Natural Language Processing (NLP) (24 ժամ)

1
Մասնագետների համար նախատեսված այս փուլը կապահովի մեքենայական ուսուցման կարևորագուն գործիքների ուսուցումը՝ խորացված language processing, ռեկուրենտ նեյրոնային ցանցեր, deep learning-ի մոդելներ, գրադարաններ և այլն։ Այս փուլը հագեցած է գործնական աշխատանքներով, որի շնորհիվ մասնակիցները կկարողան կիրառել բոլոր նոր ձեռք բերված գիտելիքները իրական նախագծերում։

Ավարտական նախագիծ (24 ժամ)

1
Ավարտական նախագծի փուլի ընթացքում աշխատելու ենք իրական նախագծերի շուրջ։ Այս փուլը ներառում է նաև աշխատանքային տարբեր գործիքների և հմտությունների վերաբերյալ հանդիպումներ։

Be the first to add a review.

Please, login to leave a review
Add to Wishlist
Enrolled: 30%, 40%, 50% students
Duration: 5 ամիս
Lectures: 5
Video: Շաբաթական 3 անգամ