Вступна лекція

У вступній лекції ми розглянемо основні концепції машинного навчання, його застосування та роль у сучасному світі. Ви отримаєте огляд структури курсу та того, що вас очікує в майбутніх лекціях.

Основи Python: Jupyter Notebook, Google Colab

Ви познайомитесь з основами використання Python через Jupyter Notebook і Google Colab, які є ключовими інструментами для виконання та організації кодів у машинному навчанні. Ми розглянемо їхні основні функції та можливості, що допоможуть вам ефективно працювати над проектами.

Вступ до лінійної алгебри

Ми вивчимо основи лінійної алгебри, зокрема поняття векторів, матриць і операцій над ними, які є фундаментальними для розуміння алгоритмів машинного навчання. Ви дізнаєтесь, як ці математичні концепції застосовуються на практиці для аналізу даних та побудови моделей.

Бібліотеки Pandas & MatPlotlib

Ви познайомитесь з бібліотеками Pandas та Matplotlib, які є основними інструментами для обробки та візуалізації даних у Python. Ми розглянемо, як працювати з таблицями даних у Pandas і створювати графіки за допомогою Matplotlib для ефективного аналізу даних.

Лінійне моделювання та градієнт

Ми розглянемо концепцію лінійного моделювання, що лежить в основі багатьох алгоритмів машинного навчання, а також принцип роботи градієнта. Ви дізнаєтесь, як градієнтний спуск використовується для оптимізації моделей і покращення точності прогнозів.

Дерево ухвалення рішень

Ви дізнаєтесь про алгоритм дерева ухвалення рішень, який широко використовується для класифікації та регресії. Ми розглянемо, як будуються та працюють дерева рішень, а також як їх можна застосовувати для аналізу даних і прийняття обґрунтованих рішень.

Ансамблеве навчання

У цій лекції ми ознайомимося з ансамблевим навчанням, яке комбінує кілька моделей для підвищення точності прогнозів. Ви дізнаєтесь про методи, такі як бэггінг і бустинг, та їх застосування в задачах машинного навчання.

Вступ до Deep Learning

Ми розглянемо основи Deep Learning, який дозволяє створювати складні нейронні мережі для вирішення різноманітних завдань. Ви дізнаєтесь про принципи роботи нейронних мереж та їхні ключові архітектури, які лежать в основі сучасних досягнень штучного інтелекту.

Лекція від секретного гостя

На вас чекає особлива зустріч із секретним гостем, який є експертом у галузі машинного навчання. Ви отримаєте унікальну можливість почути його досвід, поради та бачення майбутнього цієї сфери.

Бібліотеки PyTorch

У цій лекції Ви вивчите бібліотеку PyTorch, яка забезпечує потужні інструменти для розробки та навчання нейронних мереж. Ви дізнаєтесь про основи PyTorch, його основні компоненти та як використовувати їх для реалізації моделей машинного навчання.

Основи NLP

Ви ознайомитесь з основами обробки природної мови (NLP), включаючи ключові техніки та алгоритми для аналізу текстових даних. Ви дізнаєтесь, як NLP застосовується для розв’язання задач, таких як розпізнавання мовлення, переклад та аналіз настроїв.

Статистика NLP

У цій лекції Ви розглянете статистичні методи, що використовуються в обробці природної мови (NLP), для аналізу текстових даних і побудови мовних моделей. Ви дізнаєтесь про техніки, такі як оцінка ймовірностей слів і фраз, а також їх застосування для покращення точності NLP-завдань.

Принципи збору даних

Ми обговоримо основні принципи збору даних, включаючи методи збору, очищення та підготовки даних для машинного навчання. Ви дізнаєтесь, як правильно організувати процес збору даних, щоб забезпечити якість і точність ваших аналітичних моделей.

Етика у ШІ

У цій лекції ми розглянемо етичні аспекти штучного інтелекту, зокрема питання конфіденційності, упереджень і відповідальності при використанні AI-систем. Ви дізнаєтесь про важливість етичних норм у розробці та впровадженні технологій ШІ для забезпечення справедливості та прозорості.

Огляд основних мовних моделей

У цій лекції ми проведемо огляд мовних моделей, включаючи їхні архітектури та принципи роботи, такі як трансформери і рекурентні нейронні мережі. Ви дізнаєтесь, як ці моделі використовуються для різноманітних задач обробки природної мови, таких як генерація тексту та переклад.

Змагання у Kaggle

Ми розглянемо основи участі у змаганнях на платформі Kaggle, включаючи підготовку даних, побудову моделей та оцінку результатів. Ви дізнаєтеся, як ефективно брати участь у конкурсах, покращувати свої навички та використовувати Kaggle як інструмент для вдосконалення ваших навичок у машинному навчанні.