Основы машинного обучения
студенты МГТУ им. Н. Э. Баумана | бесплатно
Начни путь в IT вместе с экспертами VK Education
Ты получишь основные знания по машинному обучению, нейронным сетям и научишься разрабатывать алгоритмы и обучать программы анализировать данные, применяя креативные подходы. В первом и втором семестрах у тебя будет возможность познакомиться с языками программирования Python и С++, а также овладеть навыками коммуникации в команде.
Обучение бесплатно, но количество мест ограничено. Подать заявку можно, когда набор открыт.
Длительность
1 год, 2 семестра
Формат
Гибридный
Нагрузка
12–16 ак.ч. в неделю
Кто может учиться
Учиться могут действующие студенты 3–6-х курсов бакалавриата, специалитета и 1–2-х курсов магистратуры МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Стоимость
Бесплатно
Направление
ИИ и анализ данных
Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.
Изучай то, что востребовано на рынке
По итогам обучения студенты получат основные, актуальные теоретические и практические знания в области машинного обучения, а также получат возможность познакомиться с языками программирования Python и С++. Первый семестр посвящает в основы машинного обучения, системного дизайна, алгоритмов и структур данных, а также языка программирования Python. Второй семестр даёт представление о нейронных сетях, машинном обучении в продакшен, а также базовом языке C++.
Получай практические навыки
Программа по машинному обучению
Ты изучишь современные технологии и получишь основу знаний и навыков, на которых сможешь строить дальнейшее развитие в области машинного обучения
Командная работа
Тебя ждёт учеба в сообществе единомышленников — хорошая возможность научиться эффективному взаимодействию и обзавестись новыми знакомствами.
Знания для старта карьеры
Обучение даст тебе основные знания и навыки для старта работы начинающим ML -разработчиком в крупной IT-компании. Кроме того, преподаватели программы — эксперты VK, многие из которых сами прошли аналогичный карьерный путь.
Содержание
1 семестр
цель курса
Освоение прикладных навыков решения задач машинного обучения и возможность начала карьеры в ИТ-индустрии.
всего
13 занятий / 52 ак. часа и 8 домашних заданий
преподаватель
Вадим Журавлёв
цель курса
Специалист, владеющий Python, будет востребован во многих сферах. Этот язык подходит для аналитики и визуализации данных, машинного обучения, написания скриптов и парсеров. Ты сможешь участвовать в создании сайтов, игр, онлайн-сервисов и ботов для соцсетей.
преподаватель
Владислав Ефимов
Технический лид из Департамента рекламных технологий. Я занимаюсь разработкой различных рекламных сервисов уже 6 лет. Сейчас руковожу своей командой, в которой есть и бэкенд, и фронтенд, и ML разработка.
цель курса
Обучить основам алгоритмического программирования, привить практические навыки решения задач с помощью базовых алгоритмов и структур данных, сформировать правильное представление о времени работы и эффективности различных алгоритмов и структур данных.
всего
18 занятий / 72 ак. часа и 7 домашних заданий
преподаватели
Алексей Крымов
Дмитрий Глушенков
Дмитрий Корепанов
цель курса
Дать общее представление об индустрии, чтобы студенты понимали, как это используется в продуктах (подготовительный курс перед более углубленными)
преподаватель
2 семестр
цель курса
Глубокое понимание нейронных сетей. Овладение теоретическими основами для критического взгляда на внутреннюю механику нейронных сетей.
Применение в задачах машинного обучения. Навыки применения нейронных сетей в различных областях, от распознавания образов до обработки текста.
Освоение глубокого обучения. Обучение использованию и оптимизации глубоких нейронных сетей.
Работа с реальными данными. Навыки обработки и анализа реальных данных для эффективного обучения моделей.
Разработка и исследование новых моделей. Развитие творческого мышления в создании и исследовании инновационных архитектур нейронных сетей.
цель курса
Основная цель курса - дать студентам глубокие знания и практические навыки в области программирования на языке C++. Курс направлен на изучение фундаментальных концепций и технологий языка C++, которые являются базовыми для многих современных языков программирования и широко используются в различных областях разработки программного обеспечения.
цель курса
Целью дисциплины является повышение коммуникативной компетентности и развитие навыков делового общения для результативного и успешного взаимодействия с партнёрами с помощью использования технологий коммуникации. Практические занятия проводятся в мини-группах по 5-6 человек, чтобы каждый участник смог получить индивидуальную обратную связь.
После освоения курса ты научишься ставить цели и достигать их в деловой коммуникации.
Кому подходит курс?
Студенты МГТУ им. Н. Э. Баумана от 3-го курса и старше
Учиться могут действующие студенты 3–6-х курсов бакалавриата, специалитета и 1–2-х курсов магистратуры всех факультетов и филиалов МГТУ им. Н. Э. Баумана. Студенты, кто хочет изучить современные технологии и получить основу знаний и навыков, на которых сможешь строить дальнейшее развитие в области машинного обучения
Какие требования?
Обладать знаниями и навыками
Мы ждем что ты владеешь базовыми знаниями по основам алгоритмов и структур данных, знаешь основы программирования и интересуешься технологиями машинного обучения
Иметь достаточно времени
Интенсивность обучения высокая, тебя ждут лекции, семинары, самостоятельная работа. Занятия проходят в гибридном формате по вечерам, точное расписание можно узнать после зачисления на программу.
Быть готовым получать знания
Лекции займут около 18 академических часов в неделю, это 2-4 учебных дня в неделю + самостоятельная подготовка.
Как поступить на программу?
Для нас важно качество образования, а не количество выпускников. Поэтому на программу по машинному обучению могут попасть студенты отвечающие требованиям программы и прошедшие отбор. Чтобы начать обучение, выполни два простых действия.
Подай заявку
До 16 февраля 2025 года. Внимательно изучи страницу курса. Убедись, что соответствуешь всем требованиям к поступающим, и подай заявку на участие. Если анкета заполнена верно, мы рассмотрим твою заявку.Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.
Набор заявок закрыт
Подпишись на уведомления, чтобы не пропустить старт набора.