Machine Learning Հիմունքներ

Սկսի՛ր մեքենայական ուսուցման մասնագետի կարերադ՝ մասնակցելով մեքենայական ուսուցման հիմունքներ դասընթացին։ Ուսումնասիրելով ՏՏ ոլորտում ամենապահանջված ուղղություններից մեկը՝ ձեռք կբերես նաև հիմնային գիտելիքներ Python ծրագրավորման լեզվից:

ml.svg

Տևողություն

Մակարդակ

Տեսակ

Դասաժամեր

Գինը

Դարձի՛ր ինժեներ, ոչ կոդավորող

Կրթությունը հիմնված է ՏՏ ոլորտի պահանջների վրա։

Հարթել կրթական ուղին։

Խնդիրները լուծելու մտածելակերպ

/static/images/general/course-1.png

Փորձառու դասախոսներ

Սովորե՛ք ոլորտի լավագույն մասնագետներից

Լավ կազմված ուսումնական ծրագիր։

/static/images/general/main-companies.png
Avatar

Khoren Petrosyan

Ուսումնական գործընթաց

Դասախոսություններ

Սեմինարներ

Խորհրդատվություն

Խորհրդատվություն

+374

Համայնք

Ուսուցման ընթացքում ադմինիստրատիվ աջակցություն։

Ուսումնարան

Հասարակություն

skater

Ծրագիր

Մաթեմատիկա

Կարևոր է ունենալ մանրակրկիտ մաթեմատիկական կարողություններ (գծային երկրաչափություն, հանրահաշիվ, հավանականությունների տեսություն), որպեսզի կարողանաք հասկանալ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները, հետևաբար ստորև թվարկված թեմաները կտևեն մինչև դասընթացի առաջին կեսը՝ մատրիցներ, հակադարձ մատրից, որոշիչ, գծային կախվածություն և շարքեր, տարբեր փոփոխականներով ֆունկցիաներ, ուղղորդված ածանցյալներ, աստիճաններ, պայմանական հավանականություն, պատահարների անկախություն, Բայեսի կանոն, պատահական մեծություններ, բաշխման ֆունկցիաներ, Հավանականության խտության ֆունկցիա, սպասման շեղում, պատահական վեկտոր, կովարիացիա, կոռելյացիա: Դասընթացի մաթեմատիկական հատվածը անցնելու է ծրագրավորման հատվածին զուգահեռ:

Python

Դասընթացի ծրագրավորման հատվածը անցնելու է մաթեմատիկական հատվածին զուգահեռ: Ծրագրավորման հատվածը անցնելու է ՝ օգտագործելով Python ծրագրավորման լեզուն: Դասընթացը սկսվում է ծրագրավորման հիմնական հասկացություններով, ինչպիսիք են փոփոխականները, պարզ և բարդ տվյալները, գործիքները և մոդուլները, օղակները, լյամբդա ֆունկցիաները և OOP-ը: Ուշադրություն դարձրեք. վերը թվարկված հասկացություններից մի մասի հետ ծանոթ լինելը դիտվում է որպես առավելություն, ոչ որպես պարտադիր պայման:

Մեքենայական ուսուցում

Դասընթացի երկրորդ հատվածը մեքենայական ուսուցման հատվածն է. այստեղ Դուք կսովորեք օգտագործել Numpy-ը և Panda-ները տվյալների հետ աշխատելու համար, և Matplotlib-ը և Plotly-ը տվյալների վիզուալիզացման համար: Հաջորդիվ ներկայացվող թեմաները ընդգրկում են ռեգրեսիաներ, դասակարգման ծառեր: Դասընթացի վերջում Ձեզ կներկայացվի առանց հսկողության ուսուցման մասին:
Տիգրան Քերոբյան

Տիգրան Քերոբյան

Սուրեն Պողոսյան

Սուրեն Պողոսյան

Հրանտ Խոնդկարյան

Հրանտ Խոնդկարյան

Արամ Սարգսյան

Արամ Սարգսյան

59,000 ՀՀ դրամ/ամիս

Գրանցվի՜ր

+374

Հաճախ տրվող հարցեր

Այո, կարող եք։ Կարող եք դիմել մեր Ներածական դասընթացներին
Մասնակցության համար անհրաժեշտ է.
- Գրանցվել կայքի միջոցով (գրանցվելուց հետո ձեր էլ. հասցեին կգա նամակ, որտեղ կարող եք գտնել տեղեկություն քննության թեստի մասին)
- Հանձնել քննություն
- Կարճ հարցազրույց դասընթացավարի հետ
- Դասընթացի սկիզբ
Պատասխանների մասին կիմանաք քննությանը հաջորդող երկու, առավելագույնը երեք շաբաթների ընթացքում էլեկտրոնային փոստով։
Պատասխան չստանալու դեպքում, խնդրում ենք ստուգել Ձեր էլ.հասցեի “Spam” ենթաբաժինը:
Եթե չեք կարողացել լուծել մաթեմատիկայի խնդիրները, կարող եք մասնակցել “Մաթեմատիկայի հիմունքներ” դասընթացին, որն ավարտելուց հետո կկարողանաք դիմել ցանկացած սկսնակ կուրսի:
Դասընթացների արժեքները տարբեր են։ Յուրաքանչյուր դասընթացի պայմաններին կարող եք ծանոթանալ կայքում՝ դասընթացի առանձին էջի աջ կողմում։
Սեփական համակարգչի առկայությունը պարտադիր է։
Մենք համագործակցում ենք ոլորտում առաջատար կազմակերպություների հետ (գործընկերների ցանկը կարող եք տեսնել մեր կայքում), որոնցից շատերի հետ, ժամանակ առ ժամանակ ունենում ենք նաև Internship-եր: Մեր «Մասնագիտացում» դասընթացների ավարտին լավ արդյունքներ ցուցաբերած ուսանողներին ներկայացնում ենք նշված կազմակերպությունների և նաև այլ կազմակերպությունների, որոնք փնտրում են սկսնակ մասնագետներ: Սակայն պետք է նշենք, որ մենք երաշխիք տալ չենք կարող, ամեն ինչ կախված է լինում ուսանողի ցուցաբերած արդյունքից և վերջնական որոշումը կայացնում է կազմակերպությունը:
Երաշխավորված աշխատանք ունենալու հնարավորություն կա միայն Bootcamp-ի ավարտին, որի մանրամասներին կարող եք ծանոթանալ հետևյալ հղումով՝ Bootcamp
Մենք անհատական դասեր չենք կազմակերպում: Բայց նշենք, որ խմբային դասերը չեն զիջում արդյունավետությամբ։ Ավելին, խմբային քննարկումների, թիմային նախագծերի ընթացքում ուսանողները ավելի են ամրապնդում սովորած նյութը և ձեռք բերում փորձ, որն օգնում է հեշտորեն ինտեգրվել աշխատանքային միջավայրին։
Անգլերենի իմացությունը խիստ ցանկալի է դասընթացին մասնակցելու համար։ Թեպետ դասերն անցկացվում են հայերենով, տերմինաբանությունը, տրամադրվող գրականությունը և այլ ռեսուրսները անգլերեն են։
Բացի այդ, ծրագրավորման ոլորտում անգլերենի հետ առնչությունն անխուսափելի է, ինչով պայմանավորված էլ անգլերենը կարևոր նախապայման է որպես ծրագրավորող աշխատանքի անցնելու համար:
Կախված դասընթացից ունենում ենք առցանց, կամ հիբրիդային տարբերակով. տեսական դասերը (դասախոսությունները) անց են կացվում առցանց, իսկ գործական պարապմունքները՝ մեր լսարաններում։
Մենք հավատում ենք, որ երբեք ուշ չէ սկսել սովորել և տարիքային վերին շեմի սահմանափակումներ չունենք։
Ուղղակի նշենք, որ դասընթացները բավական ինտենսիվ են և միտված են մասնագետներ պատրաստելուն, հետևաբար դժվարամատչելի կարող են լինել միջին դպրոցի աշակերտների համար։
Իսկ առհասարակ, ունենում ենք և՛ ավագ դպրոցական, և՛ մեծահասակ ուսանողներ, ովքեր մասնակցել և հաջողությամբ ավարտել են տարբեր դասընթացներ: