Машинное обучение с Python и TensorFlow
Комплексная программа от линейных алгоритмов до глубоких нейросетей. Теория и практика на реальных задачах из финансов, медицины и e-commerce.
О курсе
Курс охватывает полный спектр классического машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Вы начнёте с математических основ (линейная алгебра, статистика), пройдёте через все ключевые алгоритмы ML и дойдёте до современных архитектур нейросетей, включая Vision Transformers и attention-механизмы.
Все практические задания основаны на реальных датасетах: от предсказания оттока клиентов до диагностики заболеваний по медицинским снимкам.
Требования
- Базовые знания Python (переменные, функции, списки)
- Базовая математика: производные, матрицы, вероятности
- Компьютер с минимум 8 ГБ оперативной памяти
- Google Colab бесплатно предоставит GPU для практики
Программа курса
Математические основы ML, scikit-learn, линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM). Feature engineering и работа с пропущенными данными.
Перцептрон и многослойные нейросети. TensorFlow и Keras: построение, обучение, регуляризация. Оптимизаторы Adam, AdaGrad. Batch Normalization и Dropout. Сохранение и загрузка моделей.
Свёрточные нейросети (CNN), ResNet, EfficientNet. Transfer Learning на ImageNet. Детекция объектов базовый YOLO. Аугментация данных и работа с маленькими датасетами.
RNN, LSTM и введение в трансформеры. Классификация текстов, анализ тональности. Финальный проект: самостоятельное решение Kaggle-соревнования с защитой результатов.
- ✅ 40+ часов видеоматериалов
- ✅ 12 практических проектов
- ✅ Участие в Kaggle-соревнованиях
- ✅ Сертификат и бейдж LinkedIn
- ✅ Поддержка 12 месяцев