ML p(r)ior
805 subscribers
5 photos
6 videos
1 file
128 links
Read about the latest AI research. Relevant and concisely.

Author: Vladislav Ishimtsev @ishvlad
Download Telegram
[#Обучение]
Что: Открытый курс OpenDataScience
Когда: С 6 сентября 2017

В начале сентября стартует 2 запуск открытого курса OpenDataScience по анализу данных и машинному обучению. На этот раз будут проводиться и живые лекции, площадкой выступит московский офис Mail.Ru Group.

Подробнее https://goo.gl/NVUxNt
[#Обучение]
Что: Первый и второй курс по глубинному обучению и нейронным сетям
Когда: 12 сентября – 16 октября (первые две ступени)
Где: Coursera
Язык: Английский
Стоимость: бесплатно

Цикл от Coursera по глубинному обучению и нейронным сетям. Он состоит из пяти курсов: первый и второй стартуют 12 сентября. Курсы рассчитаны на тех, кто хочет в будущем работать над системами искусственного интеллекта. Студенты научатся строить и оптимизировать работу нейронных сетей, разберут реальные кейсы из области здравоохранения, обработки естественного языка и музыки. Практиковать идеи предстоит в Python и TensorFlow. В числе преподавателей — сооснователь Coursera, исследователь робототехники и доцент Стэнфорда Эндрю Ын.

Подробнее https://goo.gl/d2wFtu
[#Обучение]
Что: Школа разработки и аналитики Tinkoff Fintech
Когда: Вступительные экзамены 11—13 сентября
Сколько: бесплатно

Каждый выбирает одно из пяти направлений – Scala, Frontend, Android, iOS или машинное обучение в финансовой сфере. Учащиеся выполняют домашние задания, а в конце обучения сдают дипломный проект. Успешных студентов «Тинькофф Банк» обещает пригласить на работу или стажировку.

Подробнее https://goo.gl/Eyqr64
[#Обучение]
Что: Анализ данных на практике
Длительность: 9 недель
Сколько: бесплатно

Курс проводится на базе Открытого Образования совместно с МФТИ и Mail.Ru и предполагает освещение таких тем, как "Создание понимания задач машинного обучения”, "Базовые практические навыки постановки и решения задач анализа данных как инженерных задач”, "Актуальные задачи и некоторые последние достижения в области анализа данных”.

Подробнее https://goo.gl/Th485c
[#Обучение]
Что: Программирование на Python
Когда: начинается 2 октября 2017

Безусловно, язык программирования Python является, возможно, самым популярным для решения задач машинного обучения. Но помимо знания соответствующих библиотек, также важно разбираться в конструкциях языка, типах и структурах данных, а также особенностях их реализации на Python. Этот курс будет полезен студентам и профессионалам, которые имеют навыки программирования на других языках и хотят познакомиться с Python или углубить свои знания о нём.

Подробнее https://goo.gl/w2siem
[#Обучение]
Что: Data Mining in Action
Когда: с 14 октября 2017 года

Курс Data Mining in Action посвящен анализу данных, машинному обучению и их применению на практике. Занятия бесплатные и будут проходить по субботам. Лекции общие для всех слушателей, а семинарские группы делятся на три направления (индустриальный, спортивный анализ данных, а также последние тренды).

Подробнее https://goo.gl/gGT4xw
[#Обучение]
Что: Онлайн-курс “Введение в машинное обучение
Когда: с 30 октября 2017 года

Пожалуй, это один из лучших стартовых курсов от Школы Анализа Данных Яндекса и Высшей Школы Экономики. Курс предназначен для тех, кто хочет разобраться, что такое машинное обучение. Для прохождения слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования.

Подробнее https://goo.gl/to3BPp
[#Обучение]
Что: Raiffeisen Java School
Когда: Заявка до 12 февраля 2018 года

Программа, во время которой можно познакомиться с технологиями и подходами современной Java-разработки и практически всеми популярными паттернами интеграции, понаблюдать за процессом архитектурного проектирования больших и высоконагруженных банковских систем, работающих в режиме 24×7×365. Программа школы рассчитана на три месяца: от основ объектно-ориентированного программирования до гибких методологии разработки и DevOps. Кстати, это и учеба, и полноценная работа — студенты получают достойную заработную плату.

Подробнее https://goo.gl/hePySs