close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Анализ данных с помощью нейросетевых технологий

006-AA

30 000 руб

очно
Очное обучение

Очное обучение – это обучение в одном из 13 городов России, где есть классы Учебного центра Softline (Москва, Санкт-Петербург, Владивосток, Екатеринбург, Казань, Красноярск, Нижний Новгород, Новосибирск, Омск, Ростов-на-Дону, Самара, Уфа, Хабаровск).

Вы приезжаете в указанное администратором время по нужному адресу и проходите обучение на наших ПК. Все лабораторные работы и/или практические задания будут заранее настроены нашими техническими специалистами и готовы к работе. В стоимость очного обучения входит блокнот, ручка, учебники и пособия, чай/кофе/вода/печеньки и обед. Иногородним слушателям, желающим обучаться в наших классах очно, мы помогаем с подбором и бронированием гостиницы (командировку вы оформляете за свой счёт).

Подробнее

27 000 руб

дистанционно
Дистанционное обучение

Если в вашем городе нет класса, вы можете пройти обучение в дистанционном формате. Стоимость дистанционного курса на 10% меньше, чем очного.

Удалённый формат подразумевает подключение к очной группе во время проведения курса (ссылка для подключения будет выслана вам заранее). С вашей стороны нужен компьютер или ноутбук с устойчивым подключением к интернету и гарнитура с микрофоном и наушниками. Вы будете видеть презентацию преподавателя, слышать его, получите удалённый доступ к лабораторным работам (если курс подразумевает их использование), сможете задавать вопросы в групповом чате или голосом, общаться с другими слушателями, а по окончании обучения получите те же сертификаты (по электронной почте), что и очные слушатели (в сертификате не указано, в каком формате вы прошли обучение).

Подробнее

Курс предназначен для широкой аудитории слушателей, желающих развить свои компетенции в области науки о данных. Цель тренинга: познакомить слушателей с основами нейросетевых технологий и дать практические навыки решения задач классификации, построения зависимостей, прогнозирования. В курсе рассматриваются основные нейронные сети, используемые на практике, включая многослойные персептроны, радиальные базисные функции, сети Кохонена, а также сети глубокого обучения, включая TensorFlow, Keras и др.

Подробнее

Производитель: Академия Анализа Данных

Направление: Data Science&Machine Learning
Продолжительность: 16 ак. часов
  • Расписание и цены
    21 — 22 марта 2019
    16 ак. часов
    Москва
    30 000 руб.
    21 — 22 марта 2019
    16 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    27 000 руб.
    11 — 12 апреля 2019
    16 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    27 000 руб.
    11 — 12 апреля 2019
    16 ак. часов
    Москва
    30 000 руб.
    23 — 24 мая 2019
    16 ак. часов
    Москва
    Дистанционный
    27 000 руб.
    23 — 24 мая 2019
    16 ак. часов
    Москва
    30 000 руб.
    Место обучения Формат Дата и время (МСК) Стоимость
  • О курсе

    Профиль аудитории:

    • Курс предназначен для широкой аудитории слушателей, желающих развить свои компетенции в области науки о данных.

    Предварительные требования:

    • К освоению программы допускаются лица, имеющие базовые навыки работы с ПК и офисными приложениями, программой Statistica или аналогичными инструментами, знающие базовые принципы статистики и теории вероятностей.

    По окончании курса слушатели смогут:

    Уметь:

    • Создавать, редактировать и настраивать сети,
    • Задавать алгоритмы обучения,
    • Использовать Backpropagation - алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки,
    • Проводить контроль обучения,
    • Проводить анализ чувствительности,
    • Строить ансамбли сетей,
    • Проводить всесторонний анализ результатов, выбор лучшей сети,
    • Использовать язык pmml сохранения сетей и использования их в работе,
    • Применять алгоритмы глубокого обучения,
    • Строить сверточные нейронные сети,
    • Строить рекуррентные нейронные сети,
    • Проводить сравнения нейросетевых и классических методов,
    • Использовать нейронные сети на Python,
    • Использовать нейронные сети на R,

    Знать:

    • Биологические основы нейронных сетей, математическую модель,
    • Архитектуру нейронных сетей, синаптические связи, пороговые значения, функцию активации,
    • Радиальные базисные функции: концепцию, структуру, обучение,
    • Сети Кохонена: концепцию, структуру, алгоритм обучения, вычисление ошибок,
    • Технологии применения нейронных сетей к прикладным задачам: нелинейную регрессию, классификацию, кластеризацию, построение зависимостей.

    ​Программа курса:

    • Модуль 1. Обзор нейронных сетей.
    • Модуль 2. Технологии нейронных сетей.
  • Отзывы

    Ваш отзыв поможет кому-то сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом!

Связаться с менеджером

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».

Запрос

В данный момент курс не стоит в открытом расписании. Оставьте запрос на этот курс, и мы свяжемся с вами для согласования времени и места проведения обучения.

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».