image

Никаких записей курсов — только живое общение

Курсы

Наши курсы

image

TeachMeSkills в Ютубе

Здесь мы публикуем годный контент, подробные разборы и практический опыт учителей

Дистанционный курс — 7,5 месяцев

Machine Learning

Научим Machine Learning с нуля за 7,5 месяцев.

Phone

Свяжемся в течение рабочего дня

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

Старт групп

ML01-onl — 20 марта

Дни и время занятий

СР, ПТ, 19:00 — 22:00

МестаСвободных мест

13 из 15

Course image

Кем ты станешь?

Сегодня компьютеры работают бок о бок с человеком. Каждый раз, когда мы пользуемся банковскими услугами, делаем покупки в Интернете или общаемся в соцсетях, алгоритмы машинного обучения помогают сделать это взаимодействие удобнее, эффективнее и безопаснее. Исследования в области машинного обучения автоматизируют и оптимизируют этот процесс. ML-специалист, который занимается обучением модели, передаёт данные и пытается объяснить, что хочет получить на выходе. У алгоритма нет заданного ответа, к которому нужно прийти, он знает лишь, как построить модель, отвечающую на поставленный вопрос. Цель машинного обучения — научить модель саму находить решение.

Чему ты научишься?

  • Выучишь основные алгоритмы машинного обучения и натренируешь свои модели
  • Построишь и обучишь глубокие нейронные сети, определишь архитектурные параметры
  • Узнаешь и будешь использовать лучшие методики для оценки качества моделей и их оптимизации
  • Научишься стратегиям end-to-end, транcфера и многозадачного машинного обучения
  • Построишь модели для анализа фото-, видео-, аудио и текстового потоков, используя фреймворки PyTorch и TensorFlow
  • Получишь практику внедрения алгоритмов и установки выполнения пайплайнов на периодической основе, используя AirFlow

Зарплата специалиста по Machine Learning

Источник данных: dev.by

699 $ - 1500 $

Junior
Middle
Senior

На рынке не хватает специалистов по Machine Learning

140компаний ищут сейчас специалистов по Machine Learning

< >

699 $
Junior
Middle
Senior

Программа курса

Рассчитана на 248 академических часов

Программу всех занятий по Machine Learning в нашей школе программирования разрабатывают и ведут практикующие IT специалисты.

Введение в Machine Learning и Deep Learning

Базовая математика и ее применение в ML

  • Линейная алгебра (Основы матричного исчисления), векторы, векторное пространство
  • Матрицы
  • Основы теории вероятности и математической статистики. Основы мат. анализа
  • Распределения, доверительные интервалы
  • Корреляция

Классические ML алгоритмы. Часть 1

  • Обучение с учителем/без учителя/с подкреплением
  • Функция ошибок
  • Градиентный спуск
  • Линейная регрессия

Классические ML алгоритмы. Часть 2

  • Множественная линейная регрессия
  • Классификация (логистическая регрессия)
  • Переобучение (регуляризация)
  • Недообучение
  • Другие алгоритмы (Метод опорных векторов)

Введение в нейронные сети. Часть 1

  • Понятие нейронных сетей. Нейрон. Многослойный персептрон
  • Функции активации
  • Learning (Forward, Backpropagation)
  • Смещение/разброс (Bias/Variance)

Введение в нейронные сети. Часть 2

  • Классификация архитектур нейронных сетей
  • Виды слоёв (и классификация нейронов)
  • Кривые обучения (Learning curves)
  • Метрики оценки

Обучение нейросетей

  • Функция потерь
  • Обратное распространение ошибки
  • Оптимизаторы
  • Стохастический градиент
  • Функция потерь

Решение проблем с тренировкой нейросетей

  • Регуляризация
  • Улучшаем глубокие нейросети
  • Оптимизация гиперпараметров

Компьютерное зрение

Введение в компьютерное зрение

  • История появления
  • Основные понятия
  • Использование в реальной жизни

Основы OpenCV

  • Обзор OpenCV
  • Установка, загрузка и сохранение изображений

Возможности OpenCV и его использование различных областях. Часть 1

  • Обработка изображений
  • Компьютерная графика

Возможности OpenCV и его использование различных областях. Часть 2

  • Обнаружение объектов
  • Видеоанализ

Преобразования изображений

  • Фильтрация
  • Морфология
  • Детекция границ

Введение в свёрточные нейронные сети (CNN). Основные понятия

  • Что такое CNN?
  • Архитектура и принцип работы
  • Обучение

Классификация изображений. Часть 1

  • Исследование данных
  • Построения моделей

Классификация изображений. Часть 2

  • Валидация результатов
  • Мониторинг обучения в RealTime

Введение в детекцию объектов

  • Разбор задач и проблематики
  • Анализ данных
  • Гибридные системы классификации и детекции

Детекция объектов с использованием VGG, ResNet и DenceNet

  • Изучение и применение VGG
  • Изучение и применение ResNet
  • Изучение и применение DenceNet

Обнаружение объектов с использованием R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO

  • Изучение и применение R-CNN
  • Изучение и применение Fast R-CNN
  • Изучение и применение Faster R-CNN
  • Изучение и применение YOLO

Семантическая сегментация: U-Net и DeepLab

  • Изучение и применение U-Net
  • Изучение и применение DeepLab

Трехмерное компьютерное зрение: 3D CNN и PointNet

  • Изучение и применение 3D CNN
  • Изучение и применение PointNet

Распознавание действий на видео: C3D и I3D

  • Изучение и применение C3D
  • Изучение и применение I3D

Использование CV в беспилотниках. Часть 1

  • Изучение кейсов применения и проблем CV в беспилотниках
  • Архитектуры и аппаратная часть беспилотников
  • Оптимизация вычислений под конкретные мощности

Использование CV в беспилотниках. Часть 2

  • Изучение кейсов применения и проблем CV в беспилотниках
  • Архитектуры и аппаратная часть беспилотников
  • Оптимизация вычислений под конкретные мощности

Применение компьютерного зрения в реальных задачах

  • Кейсы
  • Примеры использования вышеупомянутых архитектур.

Обработка текста

Введение в NLP

  • История
  • Основные задачи
  • Применение

Предобработка текста

  • Очистка
  • Токенизация
  • Стемминг
  • Лемматизация

Анализ настроения

  • Использование логистической регрессии
  • Использование наивного Байеса

Vector Space models

  • Нахождение зависимости между словами
  • Визуализация в векторном пространстве

Машинный перевод и поиск документов

  • K-ближайшие соседи
  • Хэш-таблицы и хеш-функции

Autocorrect системы

  • Использование систем автозамены разных проектах
  • Построение системы на основе вероятности последовательностей символов

Речевые теги скрытые Марковские модели

  • Изучение алгоритма Viterbi.
  • Использование Марковских моделей в системе тегов речи

Autocomplete системы. Часть 1

  • Рассмотрение N-gramm модели
  • Оценка языковой модели

Autocomplete системы. Часть 2

  • Использование словарных слов
  • Сглаживание
  • Построение прототипа

Введение в RNN

  • Что такое RNN?
  • Типы
  • Архитектуры RNN

LSTM и GRU: что это и для чего нужны

  • Изучение и применение LSTM
  • Изучение и применение GRU

Глубокое обучение в NLP: архитектуры и библиотеки

  • Введение в глубокое обучение
  • Основные концепции и архитектуры DL
  • Библиотеки DL в python

Трансформеры и аттеншн-механизмы. Часть 1

  • Тензорный анализ
  • Рассмотрение трансформеров и его применения
  • Изучение техники аттеншен и ее влияния на NLP

Трансформеры и аттеншн-механизмы. Часть 2

  • Тензорный анализ
  • Рассмотрение трансформеров и его применения
  • Изучение техники аттеншен и ее влияния на NLP

BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров. Часть 1

  • Изучение и применение BERT
  • Практика

BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров. Часть 2

  • Изучение и применение GPT
  • Практика

BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров. Часть 3

  • Рассмотрение других моделей и перспектива создания своих на основе
  • Практика

Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты. Часть 1

  • Основы цифровой обработки сигналов
  • Практическое применение

Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты. Часть 2

  • Рассмотрение различных фильтров
  • Практическое применение

Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты. Часть 2.1

  • Рассмотрение различных фильтров
  • Практическое применение

Глубокое обучение для обработки аудио. Часть 1

  • Управление данными и маркировка
  • Извлечение признаков

Глубокое обучение для обработки аудио. Часть 2

  • Сегментация
  • Архитектуры для работы с аудио

Глубокое обучение для обработки аудио. Часть 3

  • Практическое применение

Развертывание моделей машинного обучения в производственной среде

Интеграция NLP в бизнес-приложения

  • Рассмотрение реальных кейсов
  • Примеры интеграции

Введение в развертывание ML моделей

  • Принципы
  • Потребности бизнеса
  • Особенности.

Docker в машинном обучении. Часть 1

  • Основы работы с контейнерами
  • Создание Docker-образов
  • Интеграция с ML/DL фреймворками

Docker в машинном обучении. Часть 2

  • Основы работы с контейнерами
  • Создание Docker-образов
  • Интеграция с ML/DL фреймворками

A/B тестирование ML моделей

  • Методология
  • Практики
  • Метрики и интерпретация результатов.

Тестирование ML кода с использованием Pytest

  • Написание тестов
  • Параметризация
  • Фикстуры

Мониторинг и версионирование моделей

  • Инструменты и лучшие практики.

Прунинг и дистилляция моделей

  • Оптимизация размера и производительности моделей

DVC (Data Version Control)

  • Управление данными и версиями моделей в машинном обучении.

MLflow

  • Управление жизненным циклом ML моделей
  • Отслеживание экспериментов.

Airflow и Dagster

  • Автоматизация ML рабочих процессов
  • Построение пайплайнов.

System design для ML систем

  • Архитектура
  • Инфраструктура и проектирование систем.

Проведение пробного технического собеседования

Пробное техническое собеседование

  • Подведение итогов курса
  • Консультации по дипломному проекту
  • Вопросы технического собеседования

Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

  • Составление резюме и сервисы для создания резюме;
  • Создание и правильное оформление профиля в LinkedIn;
  • Составление мотивационного письма;
  • Работа с поиском вакансий на различных джоб-бордах;
  • Личные рекомендации Карьерного центра по поиску первой работы в IT

Защита дипломного проекта

Защита дипломного проекта

  • Защита дипломного проекта

Поможем в выборе!

Если у вас есть вопросы о формате или вы не знаете что выбрать, оставьте свой номер:
мы позвоним, чтобы ответить на все ваши вопросы.

  • Звонок
  • Консультация
  • Курсы
Phone

Свяжемся в течение рабочего дня

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

Учебный процесс

  • Упор на практику

    Даем структурированные знания, востребованные сегодня на рынке труда. Никакой воды в обучении: только 15% теории и 85% практики.

    GIF
  • Поддержка и забота

    За каждой группой закреплен опытный аккаунт-менеджер, который помогает в решении актуальных задач / вопросов по телефону, онлайн и лично. А преподаватели всегда готовы помочь на занятии и онлайн в Telegram.

    GIF
  • Помощь в поиске работы

    Учим, как готовиться к собеседованиям и их проходить. Сотрудничаем с IT компаниями по трудоустройству.

    GIF
  • Работа на реальных проектах

    Уже в процессе ты разработаешь реальный проект — твой первый проект в профессиональном портфолио.

    GIF

Преподаватели курса

Учись у лучших. Все наши преподаватели - практикующие специалисты в международных IT-компаниях

Фото учителя

Максим

4+ опыт работы в коммерческой разработке Machine Learning Engineer

Ваше резюме после окончания курса:

Фото студента
Должность
Machine learning engineer
Зарплата от:
от 700$

Профессиональные навыки:

  • Теоретическая подготовка в области линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и элементов математической статистики;
  • Понимание как классических ML-моделей, так и концепции глубокого обучения, с помощью Python, TensorFlow и PyTorch;
  • Понимание тонкостей постановок задач в Data Science;
  • Опыт обучения, оптимизации и развертывания моделей машинного обучения и нейронных сетей;
  • Понимание внедрения ML-пайплайнов в production.
Cертификаты TeachMeSkills
Подтвердит, что вы прошли курс и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.
Certificate image

Помощь в трудоустройстве

Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.

Раз

image

Рекомендации по составлению портфолио и резюме

Два

image

Подготовка к собеседованию в компаниях-партнёрах

Три

image

Персональные консультации по развитию карьеры

Успешные истории наших выпускников

  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника
  • Фото выпускника

Отзывы выпускников

Даша
Хотела бы тоже выразить благодарность вашей школе за прекрасные 4 месяца обучения! Школа, в которую я с удовольствием ходила)) Мне понравилось обучение, весь курс был очень информативным, полезным и интересным. За такое короткое время получилось научиться основам и создать крутые проекты. Преподаватель отличный, всегда внятно объяснял все темы, отвечал на вопросы, помогал, если возникали трудности, указывал на ошибки и давал рекомендации по улучшению. Я пришла почти с нулевыми знаниями, будучи просто заинтересованной в этом направлении, за это время мой прогресс очень вырос и думаю дальше будет лучше, в конце получились классные проекты и я многое узнала, во многом научилась разбираться и многое могу выполнять быстрее. Ещё я научилась работать в команде, что для меня было несвойственно поначалу. После некоторых моих публикаций на дриббл моими работами даже заинтересовались! Не знаю что из этого получится, но начало неплохое, даже если ничего не выйдет, мне приятно! В общем спасибо, все круто!!!

22 февраля 2023

Роман
Выбрать место обучения было достаточно тяжело. Большое количество заведений, а так же учебных программ просто сбивало с ног. Ваш сайт запал в сердечко💛 больше всех, а получив одобрение по учебной программе от товарищей, работающих с front-end разработкой, незамедлительно оставил заявку и ни разу не пожалел. Хорошо продуманная программа, классные преподаватели, всегда готовые помочь менеджеры, интересные видеоролики на YouTube и в TikTok, познавательные посты в Telegram, мемопедия и гороскоп в Instagram - все это создавало душевную атмосферу и давало стимул продолжать развиваться в выбранной области. Когда ещё только оформлял заявку на обучение, я и подумать не мог, что изучу такое количество технологий и смогу единолично сделать что-то по типу моего дипломного проекта. Хочу поблагодарить весь коллектив школы за возможность стать востребованным специалистом.

7 февраля 2023

Наталья
Прошла курс «Автоматизированное тестирование на Java» у преподаватаелей Дениса, который преподавал нам Java с нуля, и Александра Тростянко, который преподавал нам тестирование. Все темы для меня были сложными, так как я ничего не знала о программировании вообще, но благодаря преподавателям и структурированной подачи материала в голове все укладывалось как надо! Я очень довольна своим результатом, так как сразу после курсов я нашла работу 🙂 Большое спасибо, TeachMeSkills 😊

22 февраля 2022

Полина
Во-первых, самое главное, что хочу отметить, что было лучшем решением выбрать именно очную форму обучения. Потому что под конец курсов уже вообще голова варилась, очень не хотелось никуда ехать, НО как только я заходила в аудиторию, то мне становилось очень классно, атмосфера Крутая. И понимаю, что если бы училась онлайн, то я бы просто включила трансляцию и занималась своими делами. Вероятно это только моя проблема, но все же она была Как я уже сказала, атмосфера очень Крутая, не такая как в унике, очень комфортно.

21 марта 2023

Настя
Это потрясающий опыт и выход из зоны моего комфорта. Классная группа, самый лучший ментор Дмитрий Рак, спасибо тебе за твои Hard skills и энергетику на курсах, умел нас взбодрить после тяжелого трудового дня и настроить на знания, ни капли не пожалела, что отдала своё предпочтение офлайн формату! Спасибо вашей школе за организацию и профессионализм !

27 апреля 2022

Евгения
Благодарю за профессионализм, преподавательский состав, знания, подарочки и очень добрых менеджеров! Работаю уже в двух компаниях год!)

13 апреля 2021

Алеся
Это были офигенные 5 месяцев, спасибо вашей школе и отдельное спасибо за подарочки !!! В феврале начала поиски работы, получила оффер в iTechArt достаточно быстро и планировала выходить.

22 ноября 2021

Виктория
Группа классная, ментор группы Дмитрий Рак просто огонь, с августа работаю в iTeachArt.

26 апреля 2022

Антон
Всё хорошо. Работаю с сентября в компании Fresh lime soft в качестве Front-end developer (React).

24 апреля 2022

Наталья
Все хорошо, уже почти 8 месяцев работаю в айти, знания и навыки, которые получила на курсе просто бесценны!

25 апреля 2022

Анна
Самые крутые курсы в Минске ! Я выбрала направление Python и ничуть не пожалела. Ребята все зачет. Особенно спасибо нашему ментору Николаю. Очень крутой. В первые вижу такую отдачу от человека и помощь. Всем огромное спасибо. Самое классное время. Буду очень скучать))

8 апреля 2021

Аня
Это любоф, два законченных курса. Один ещё в планах, даже на ютубе вашем засвечусь. Что касаемо курса, супер интересно для таких любопытных как я.

16 марта 2021

Стоимость обучения

Полная разовая оплата

110 000

Возможен вариант оплаты по банковской рассрочке от 6 до 18 месяцев. Более подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.

Оплата в рассрочку

22 000
до начала занятий
22 000
через 3 недели после начала обучения
22 000
через 6 недель после начала обучения
22 000
через 9 недель после начала обучения
22 000
через 12 недель после начала обучения

Запись на обучение

Phone

Свяжемся в течение рабочего дня

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных