У вас уже есть заявка на текущий период.
Если вы хотите, чтобы данная программа участвовала в розыгрыше гранта в этом месяце, необходимо добавить ее в папку "Интересные мероприятия".
Или создайте заявку на другой период.
23.09.2019 - 28.10.2019 Уточните расписание у организатора. Возможно он не успел обновить расписание.
Форма обучения:
Online
Вид мероприятия:
Курсы
Тип мероприятия:
Открытые
Преподаватель
Татьяна Кабанова - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики, заместитель директора Института прикладной математики и компьютерных наук Томского государственного университета. Татьяна имеет шестнадцатилетний практический и преподавательский опыт.
Анонс программы
Прохождение этого курса станет для вас легким стартом в освоении ML. Вы сможете применить полученные знания при решении задач практически любого направления.
Описание программы
Вместе с EcoAcademy вы сможете:
Преодолеть барьеры в математике;
Открыть для себя более широкий выбор проектов и компаний, в которых можно себя проявить;
Реализовать проекты, связанные с прогнозами и моделированием;
Придумать нетривиальные решения для текущих задач и разобраться в сложных программных алгоритмах;
Получить навыки работы с расчетами и формулами для аналитики;
Найти применения различным способам анализа данных в научной деятельности.
Насколько важна математика в машинном обучении, и можно ли попробовать что-то делать в ML, не имея хорошего математического бэкграунда?
Математика необходима, именно она является основой и базой, с которой начинается машинное обучение. Однако, вспоминая как в студенческие годы было очень сложно выполнять лабораторные работы и сдавать экзамены по математике, многие боятся совершить свои первые шаги в машинном обучении.
EcoAcademy ломает стереотип о том, что математика сложная и тяжелая ...
Подробнее о программе
Вместе с EcoAcademy вы сможете:
Преодолеть барьеры в математике;
Открыть для себя более широкий выбор проектов и компаний, в которых можно себя проявить;
Реализовать проекты, связанные с прогнозами и моделированием;
Придумать нетривиальные решения для текущих задач и разобраться в сложных программных алгоритмах;
Получить навыки работы с расчетами и формулами для аналитики;
Найти применения различным способам анализа данных в научной деятельности.
Насколько важна математика в машинном обучении, и можно ли попробовать что-то делать в ML, не имея хорошего математического бэкграунда?
Математика необходима, именно она является основой и базой, с которой начинается машинное обучение. Однако, вспоминая как в студенческие годы было очень сложно выполнять лабораторные работы и сдавать экзамены по математике, многие боятся совершить свои первые шаги в машинном обучении.
EcoAcademy ломает стереотип о том, что математика сложная и тяжелая наука!
Данный курс отличается тем, что он не «перегружен» чисто техническим математическим аппаратом. Специалисты, создавая его, сделали акцент на смысловую практическую часть. Вы откроете для себя многие прикладные нюансы теории вероятностей и статистики, а также поближе познакомитесь с методами регрессии и классификации, которые используются в Машинном обучении.
Форма обучения EcoAcademy использует новый подход в обучении - Pay as You Learn. Мы создали такую систему обучения, которая дает слушателям возможность составить индивидуальную программу обучения.
Pay as You Learn – максимально гибкая система, вы можете выбирать только те курсы и темы, которые интересны именно вам, не оплачивая тот материал, который вам уже знаком.
Курс Математическая база для Машинного обучения можно пройти как очно в учебном классе с преподавателем, так и онлайн, в формате веб-конференции.