Курсы машинного обучения от школы Высшая школа экономики

Курс рассчитан на слушателей, имеющих базовые знания об анализе данных и машинном обучении и готовых освоить одно из наиболее перспективных и активно развивающихся направлений в этих областях. 

Для эффективного усвоения курса требуется базовое владение языком программирования Python и возможность проводить вычисления на графических процессорах.

Программа курса:

• Введение в анализ текстов, базовые методы предобработки и выделения признаков
• Неглубокие векторные представления слов
• Классификация текстов
• Разметка последовательности
• Seq2seq, MT, attention, transformer
• Предобученные языковые модели. Улица Сезам
• Синтаксис в рамках грамматики зависимостей
• Тематическое моделирование
• Суммаризация и симплификация текстов
• QA-системы, чат-боты
• Графы знаний

Курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. 

Курс будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области.

Программа курса: 

• Введение в искусственный интеллект
• Введение в машинное обучение
• Машинное обучение в задачах классификации
• Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
• Введение в теорию вероятностей
• Введение в математическую статистику
• A/B тестирование
• Основы визуализации данных
• Введение в нейронные сети
• Нейронные сети в задачах распознавания изображений
• Нейронные сети в задачах стилизации изображений
• Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и  ассоциативные правила

Мы уверены, что этот курс будет полезен каждому, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных.

Программа обучения:

• Знакомство с анализом данных и машинным обучением
• Метрические методы классификации
• Метод опорных векторов и логистическая регрессия
• Линейная регрессия
• Композиции алгоритмов
• Кластеризация и визуализация
• Машинное обучение в прикладных задачах