Mathematics of Optimization in ML
A rigorous, intuition-driven exploration of the mathematical foundations and optimization algorithms that power modern machine learning. This course blends theory, geometric intuition, and Python-based visualizations to build a deep understanding of how optimization works in ML.Show more
Курс
90 Вже зареєстровані учніПочатківець
Рекомендований досвід18 глави
Гнучкий графік
Вчіться у своєму темпіПереглянути модулі курсу
Результати
Результати навчання
Модулі
Відгуки
Рекомендації
Переваги Codefinity
Часті запитання
Результати
Результати навчання
Модулі
Відгуки
Рекомендації
Переваги Codefinity
Часті запитання
Що ви навчитеся
- Understand derivatives, gradients, and convexity in the context of optimization objectives.
- Interpret the geometric meaning of loss functions and visualize convex/non-convex surfaces.
- Derive and analyze gradient descent and its convergence properties.
- Comprehend stochastic and mini-batch optimization, including the role of noise and variance.
Деталі для знання
Сертифікат кар'єри
Додайте до свого профілю LinkedIn
Оцінки
18 завдання
ШІ-співпілот
Ваш особистий асистент
Довіряють працівники провідних компаній
Приєднуйтесь до співробітників провідних компаній та багатьох з Fortune 100, які довіряють Codefinity для підвищення своїх навичок.
Цей курс для вас, якщо...
Ви готуєтеся до підвищенняПозиціонуйте себе для кар'єрного зростання, здобуваючи нові навички та знання, які виділять вас перед роботодавцем
Ви шукач роботи, який хоче покращити своє резюмеДодайте цінні навички до свого резюме і зробіть себе більш привабливим для потенційних роботодавців. Цей курс надасть вам конкурентну перевагу на ринку праці.
Ви хочете втекти від рутини з 9 до 5Наш курс надає навички, необхідні для переходу на фріланс або віддалену роботу, даючи вам свободу працювати на своїх умовах.
Ви захоплені безперервним навчаннямЗалишайтеся попереду в швидко розвиваючійся ІТ-сфері з нашим всебічним курсом. Він розроблений для тих, хто навчається протягом усього життя і хоче постійно вдосконалювати свої навички та знання.
Курс інженера даних
Отримайте сертифікат кар'єри
Додайте цей сертифікат до свого профілю LinkedIn, резюме або CV
Поділіться цим у соціальних мережах та у своєму огляді продуктивності
Поділіться цим у соціальних мережах та у своєму огляді продуктивності
Є 6 модулі в цьому курсі
A rigorous, intuition-driven exploration of the mathematical foundations and optimization algorithms that power modern machine learning. This course blends theory, geometric intuition, and Python-based visualizations to build a deep understanding of how optimization works in ML.Core mathematical concepts underlying optimization in machine learning, including derivatives, gradients, convexity, and the geometry of loss functions.
Mathematical derivation and practical intuition for gradient descent, including the role of learning rate and stepwise visualization.
Explore stochastic optimization, expectation and variance, and the impact of noise and batch size on convergence.
Mathematical and visual exploration of momentum-based optimization and acceleration techniques.
In-depth study of adaptive optimization algorithms, their mathematical foundations, and visual behavior.
Explore convergence proofs, learning rate schedules, and challenges in non-convex optimization.
З нами навчаються студенти найкращих університетів світу
Включаючи 30 з топ-30 коледжів США
Чому люди обирають Codefinity для своєї кар'єри
Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Рекомендовано, якщо ви зацікавлені в навчанні Python
курс
Вступ до нейронних мереж
Нейронні мережі — це потужні алгоритми, натхненні структурою людського мозку, які використовуються для розв'язання складних задач машинного навчання. Ви створите власну нейронну мережу з нуля, щоб зрозуміти принципи її роботи. Після проходження цього курсу ви зможете створювати нейронні мережі для розв'язання задач класифікації та регресії з використанням бібліотеки scikit-learn.
4 годин
25 розділівПросунутий
9 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до ML з Scikit-learn
Машинне навчання використовується всюди. Бажаєте опанувати його самостійно? Цей курс є вступом у світ машинного навчання, де ви ознайомитеся з базовими поняттями, попрацюєте з Scikit-learn – найпопулярнішою бібліотекою для ML, та створите свій перший проєкт з машинного навчання.
Курс призначений для студентів з базовими знаннями Python, Pandas та Numpy.
4 годин 32 розділівСередній
21 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до NLP
Ознайомтеся з основами обробки природної мови (NLP), вивчаючи ключові методи попередньої обробки тексту та способи представлення текстових даних. Отримайте практичний досвід роботи з інструментами для очищення, аналізу та інтерпретації текстової інформації. Розвивайте навички перетворення сирої мови у структуровані інсайти, закладаючи міцну основу для просунутих застосувань у сфері штучного інтелекту та машинного навчання.
5 годин 29 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вивчення Статистики з Python
Побудуйте міцну базу знань зі статистики за допомогою Python. Вивчайте основні статистичні концепції та застосовуйте їх на практиці з використанням NumPy і pandas. Перейдіть від базових мір, таких як середнє та дисперсія, до перевірки гіпотез, довірчих інтервалів і отримання висновків на основі даних із практичними завданнями.
6 годин 38 розділівПросунутий
7 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Класифікація з Python
Опануйте основні алгоритми класифікації, що лежать в основі сучасного машинного навчання. Дослідіть, як моделі, такі як k-NN, логістична регресія, дерева рішень і випадкові ліси, здійснюють передбачення, оцінюйте їхню точність і визначайте доцільність використання кожної з них. Розвивайте навички порівняння моделей і вибору найкращої для ваших даних.
3 годин 24 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Кластерний Аналіз
Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у нерозмічених даних. Дослідіть основи K-Means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також отримайте практичний досвід роботи з реальними наборами даних для впевненого застосування кластеризації до реальних задач.
4 годин 34 розділівСередній
4 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до RNN
Опануйте рекурентні нейронні мережі та їхні розширені варіанти, такі як LSTM і GRU, використовуючи PyTorch. Отримайте практичний досвід обробки послідовних даних для реальних застосувань. Застосовуйте ці потужні моделі для вирішення практичних задач прогнозування часових рядів і різноманітних завдань обробки природної мови.
3 годин 22 розділівСередній
курс
Математика для науки про дані
Опановуйте математичні основи, необхідні для науки про дані. Досліджуйте ключові поняття функцій, математичного аналізу, лінійної алгебри, теорії ймовірностей і методів зниження розмірності. Формуйте як теоретичне розуміння, так і практичний досвід програмування для підвищення здатності аналізувати дані, моделювати складні системи та застосовувати сучасні методи машинного навчання.
5 годин 51 розділівБазовий
11 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи Matlab
Простота, ефективність та обчислювальна потужність Matlab роблять його відмінною мовою програмування як для початківців, так і для досвідчених професіоналів. Це мова, яку обирають для роботи з числами та даними. Даний прискорений курс створений для того, щоб швидко провести вас шляхом від початківця до професіонала, демонструючи кожен етап, щоб ви були готові розпочати кар'єру програміста.
2 годин 26 розділівБазовий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 година 15 розділівБазовий
1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням (RL) — це потужна галузь машинного навчання, що зосереджена на тренуванні інтелектуальних агентів шляхом їхньої взаємодії з оточенням. У цьому курсі ви дізнаєтеся, як агенти поступово знаходять ефективні стратегії через спроби та помилки. Починаючи з основних понять, таких як марковські процеси прийняття рішень і багаторукі бандити, ви опануєте методи динамічного програмування, методи Монте-Карло та навчання з часовою різницею.
6 годин 37 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи PyTorch
Вивчіть фундаментальні та поглиблені концепції, необхідні для ефективної роботи з PyTorch. Отримайте ґрунтовне розуміння тензорів, включаючи їх створення, операції та зміни форми. Ознайомтеся з основами градієнтів, зворотного поширення помилки та лінійної регресії перед переходом до роботи з наборами даних. Опануйте навички, необхідні для побудови, навчання та оцінювання нейронних мереж.
3 годин 20 розділівПросунутий
курс
Вступ до нейронних мереж
Нейронні мережі — це потужні алгоритми, натхненні структурою людського мозку, які використовуються для розв'язання складних задач машинного навчання. Ви створите власну нейронну мережу з нуля, щоб зрозуміти принципи її роботи. Після проходження цього курсу ви зможете створювати нейронні мережі для розв'язання задач класифікації та регресії з використанням бібліотеки scikit-learn.
4 годин 25 розділівПросунутий
9 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до ML з Scikit-learn
Машинне навчання використовується всюди. Бажаєте опанувати його самостійно? Цей курс є вступом у світ машинного навчання, де ви ознайомитеся з базовими поняттями, попрацюєте з Scikit-learn – найпопулярнішою бібліотекою для ML, та створите свій перший проєкт з машинного навчання.
Курс призначений для студентів з базовими знаннями Python, Pandas та Numpy.
4 годин 32 розділівСередній
21 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до NLP
Ознайомтеся з основами обробки природної мови (NLP), вивчаючи ключові методи попередньої обробки тексту та способи представлення текстових даних. Отримайте практичний досвід роботи з інструментами для очищення, аналізу та інтерпретації текстової інформації. Розвивайте навички перетворення сирої мови у структуровані інсайти, закладаючи міцну основу для просунутих застосувань у сфері штучного інтелекту та машинного навчання.
5 годин 29 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вивчення Статистики з Python
Побудуйте міцну базу знань зі статистики за допомогою Python. Вивчайте основні статистичні концепції та застосовуйте їх на практиці з використанням NumPy і pandas. Перейдіть від базових мір, таких як середнє та дисперсія, до перевірки гіпотез, довірчих інтервалів і отримання висновків на основі даних із практичними завданнями.
6 годин 38 розділівПросунутий
7 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Класифікація з Python
Опануйте основні алгоритми класифікації, що лежать в основі сучасного машинного навчання. Дослідіть, як моделі, такі як k-NN, логістична регресія, дерева рішень і випадкові ліси, здійснюють передбачення, оцінюйте їхню точність і визначайте доцільність використання кожної з них. Розвивайте навички порівняння моделей і вибору найкращої для ваших даних.
3 годин 24 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Кластерний Аналіз
Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у нерозмічених даних. Дослідіть основи K-Means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також отримайте практичний досвід роботи з реальними наборами даних для впевненого застосування кластеризації до реальних задач.
4 годин 34 розділівСередній
4 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до RNN
Опануйте рекурентні нейронні мережі та їхні розширені варіанти, такі як LSTM і GRU, використовуючи PyTorch. Отримайте практичний досвід обробки послідовних даних для реальних застосувань. Застосовуйте ці потужні моделі для вирішення практичних задач прогнозування часових рядів і різноманітних завдань обробки природної мови.
3 годин 22 розділівСередній
курс
Математика для науки про дані
Опановуйте математичні основи, необхідні для науки про дані. Досліджуйте ключові поняття функцій, математичного аналізу, лінійної алгебри, теорії ймовірностей і методів зниження розмірності. Формуйте як теоретичне розуміння, так і практичний досвід програмування для підвищення здатності аналізувати дані, моделювати складні системи та застосовувати сучасні методи машинного навчання.
5 годин 51 розділівБазовий
11 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи Matlab
Простота, ефективність та обчислювальна потужність Matlab роблять його відмінною мовою програмування як для початківців, так і для досвідчених професіоналів. Це мова, яку обирають для роботи з числами та даними. Даний прискорений курс створений для того, щоб швидко провести вас шляхом від початківця до професіонала, демонструючи кожен етап, щоб ви були готові розпочати кар'єру програміста.
2 годин 26 розділівБазовий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 година 15 розділівБазовий
1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням (RL) — це потужна галузь машинного навчання, що зосереджена на тренуванні інтелектуальних агентів шляхом їхньої взаємодії з оточенням. У цьому курсі ви дізнаєтеся, як агенти поступово знаходять ефективні стратегії через спроби та помилки. Починаючи з основних понять, таких як марковські процеси прийняття рішень і багаторукі бандити, ви опануєте методи динамічного програмування, методи Монте-Карло та навчання з часовою різницею.
6 годин 37 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи PyTorch
Вивчіть фундаментальні та поглиблені концепції, необхідні для ефективної роботи з PyTorch. Отримайте ґрунтовне розуміння тензорів, включаючи їх створення, операції та зміни форми. Ознайомтеся з основами градієнтів, зворотного поширення помилки та лінійної регресії перед переходом до роботи з наборами даних. Опануйте навички, необхідні для побудови, навчання та оцінювання нейронних мереж.
3 годин 20 розділівПросунутий
Переваги Codefinity
Навчання з підтримкою ШІ
Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.
Робочі простори
Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності
Навчальні треки
Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій
Проекти з реального світу
Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців
Повний доступ до каталогу
Одна підписка відкриває цей курс і весь наш каталог проектів і навичок.Відкрийте доступ до Mathematics of Optimization in ML та решти нашого найкращого в своєму класі каталогу
Найвищий рейтинг, кураторський контентНові курси додані щотижняШІ-асистент щоб відповісти на будь-які запитанняПристрасна спільнота учнівProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно
100+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах
20+ практичних проектів з реального світуПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториUltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно
100+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах20+ практичних проектів з реального світуПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториВаша підписка також включає:
курс
Вступ до нейронних мереж
Нейронні мережі — це потужні алгоритми, натхненні структурою людського мозку, які використовуються для розв'язання складних задач машинного навчання. Ви створите власну нейронну мережу з нуля, щоб зрозуміти принципи її роботи. Після проходження цього курсу ви зможете створювати нейронні мережі для розв'язання задач класифікації та регресії з використанням бібліотеки scikit-learn.
4 годин 25 розділівПросунутий
9 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до ML з Scikit-learn
Машинне навчання використовується всюди. Бажаєте опанувати його самостійно? Цей курс є вступом у світ машинного навчання, де ви ознайомитеся з базовими поняттями, попрацюєте з Scikit-learn – найпопулярнішою бібліотекою для ML, та створите свій перший проєкт з машинного навчання.
Курс призначений для студентів з базовими знаннями Python, Pandas та Numpy.
4 годин 32 розділівСередній
21 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до NLP
Ознайомтеся з основами обробки природної мови (NLP), вивчаючи ключові методи попередньої обробки тексту та способи представлення текстових даних. Отримайте практичний досвід роботи з інструментами для очищення, аналізу та інтерпретації текстової інформації. Розвивайте навички перетворення сирої мови у структуровані інсайти, закладаючи міцну основу для просунутих застосувань у сфері штучного інтелекту та машинного навчання.
5 годин 29 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вивчення Статистики з Python
Побудуйте міцну базу знань зі статистики за допомогою Python. Вивчайте основні статистичні концепції та застосовуйте їх на практиці з використанням NumPy і pandas. Перейдіть від базових мір, таких як середнє та дисперсія, до перевірки гіпотез, довірчих інтервалів і отримання висновків на основі даних із практичними завданнями.
6 годин 38 розділівПросунутий
7 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Класифікація з Python
Опануйте основні алгоритми класифікації, що лежать в основі сучасного машинного навчання. Дослідіть, як моделі, такі як k-NN, логістична регресія, дерева рішень і випадкові ліси, здійснюють передбачення, оцінюйте їхню точність і визначайте доцільність використання кожної з них. Розвивайте навички порівняння моделей і вибору найкращої для ваших даних.
3 годин 24 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Кластерний Аналіз
Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у нерозмічених даних. Дослідіть основи K-Means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також отримайте практичний досвід роботи з реальними наборами даних для впевненого застосування кластеризації до реальних задач.
4 годин 34 розділівСередній
4 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до RNN
Опануйте рекурентні нейронні мережі та їхні розширені варіанти, такі як LSTM і GRU, використовуючи PyTorch. Отримайте практичний досвід обробки послідовних даних для реальних застосувань. Застосовуйте ці потужні моделі для вирішення практичних задач прогнозування часових рядів і різноманітних завдань обробки природної мови.
3 годин 22 розділівСередній
курс
Математика для науки про дані
Опановуйте математичні основи, необхідні для науки про дані. Досліджуйте ключові поняття функцій, математичного аналізу, лінійної алгебри, теорії ймовірностей і методів зниження розмірності. Формуйте як теоретичне розуміння, так і практичний досвід програмування для підвищення здатності аналізувати дані, моделювати складні системи та застосовувати сучасні методи машинного навчання.
5 годин 51 розділівБазовий
11 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи Matlab
Простота, ефективність та обчислювальна потужність Matlab роблять його відмінною мовою програмування як для початківців, так і для досвідчених професіоналів. Це мова, яку обирають для роботи з числами та даними. Даний прискорений курс створений для того, щоб швидко провести вас шляхом від початківця до професіонала, демонструючи кожен етап, щоб ви були готові розпочати кар'єру програміста.
2 годин 26 розділівБазовий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 година 15 розділівБазовий
1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням (RL) — це потужна галузь машинного навчання, що зосереджена на тренуванні інтелектуальних агентів шляхом їхньої взаємодії з оточенням. У цьому курсі ви дізнаєтеся, як агенти поступово знаходять ефективні стратегії через спроби та помилки. Починаючи з основних понять, таких як марковські процеси прийняття рішень і багаторукі бандити, ви опануєте методи динамічного програмування, методи Монте-Карло та навчання з часовою різницею.
6 годин 37 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи PyTorch
Вивчіть фундаментальні та поглиблені концепції, необхідні для ефективної роботи з PyTorch. Отримайте ґрунтовне розуміння тензорів, включаючи їх створення, операції та зміни форми. Ознайомтеся з основами градієнтів, зворотного поширення помилки та лінійної регресії перед переходом до роботи з наборами даних. Опануйте навички, необхідні для побудови, навчання та оцінювання нейронних мереж.
3 годин 20 розділівПросунутий
курс
Вступ до нейронних мереж
Нейронні мережі — це потужні алгоритми, натхненні структурою людського мозку, які використовуються для розв'язання складних задач машинного навчання. Ви створите власну нейронну мережу з нуля, щоб зрозуміти принципи її роботи. Після проходження цього курсу ви зможете створювати нейронні мережі для розв'язання задач класифікації та регресії з використанням бібліотеки scikit-learn.
4 годин 25 розділівПросунутий
9 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до ML з Scikit-learn
Машинне навчання використовується всюди. Бажаєте опанувати його самостійно? Цей курс є вступом у світ машинного навчання, де ви ознайомитеся з базовими поняттями, попрацюєте з Scikit-learn – найпопулярнішою бібліотекою для ML, та створите свій перший проєкт з машинного навчання.
Курс призначений для студентів з базовими знаннями Python, Pandas та Numpy.
4 годин 32 розділівСередній
21 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до NLP
Ознайомтеся з основами обробки природної мови (NLP), вивчаючи ключові методи попередньої обробки тексту та способи представлення текстових даних. Отримайте практичний досвід роботи з інструментами для очищення, аналізу та інтерпретації текстової інформації. Розвивайте навички перетворення сирої мови у структуровані інсайти, закладаючи міцну основу для просунутих застосувань у сфері штучного інтелекту та машинного навчання.
5 годин 29 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вивчення Статистики з Python
Побудуйте міцну базу знань зі статистики за допомогою Python. Вивчайте основні статистичні концепції та застосовуйте їх на практиці з використанням NumPy і pandas. Перейдіть від базових мір, таких як середнє та дисперсія, до перевірки гіпотез, довірчих інтервалів і отримання висновків на основі даних із практичними завданнями.
6 годин 38 розділівПросунутий
7 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Класифікація з Python
Опануйте основні алгоритми класифікації, що лежать в основі сучасного машинного навчання. Дослідіть, як моделі, такі як k-NN, логістична регресія, дерева рішень і випадкові ліси, здійснюють передбачення, оцінюйте їхню точність і визначайте доцільність використання кожної з них. Розвивайте навички порівняння моделей і вибору найкращої для ваших даних.
3 годин 24 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Кластерний Аналіз
Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у нерозмічених даних. Дослідіть основи K-Means, ієрархічної кластеризації, DBSCAN та GMM, а також отримайте практичний досвід роботи з реальними наборами даних для впевненого застосування кластеризації до реальних задач.
4 годин 34 розділівСередній
4 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до RNN
Опануйте рекурентні нейронні мережі та їхні розширені варіанти, такі як LSTM і GRU, використовуючи PyTorch. Отримайте практичний досвід обробки послідовних даних для реальних застосувань. Застосовуйте ці потужні моделі для вирішення практичних задач прогнозування часових рядів і різноманітних завдань обробки природної мови.
3 годин 22 розділівСередній
курс
Математика для науки про дані
Опановуйте математичні основи, необхідні для науки про дані. Досліджуйте ключові поняття функцій, математичного аналізу, лінійної алгебри, теорії ймовірностей і методів зниження розмірності. Формуйте як теоретичне розуміння, так і практичний досвід програмування для підвищення здатності аналізувати дані, моделювати складні системи та застосовувати сучасні методи машинного навчання.
5 годин 51 розділівБазовий
11 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи Matlab
Простота, ефективність та обчислювальна потужність Matlab роблять його відмінною мовою програмування як для початківців, так і для досвідчених професіоналів. Це мова, яку обирають для роботи з числами та даними. Даний прискорений курс створений для того, щоб швидко провести вас шляхом від початківця до професіонала, демонструючи кожен етап, щоб ви були готові розпочати кар'єру програміста.
2 годин 26 розділівБазовий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Explainable AI (XAI) Basics
Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.
1 година 15 розділівБазовий
1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Вступ до навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням (RL) — це потужна галузь машинного навчання, що зосереджена на тренуванні інтелектуальних агентів шляхом їхньої взаємодії з оточенням. У цьому курсі ви дізнаєтеся, як агенти поступово знаходять ефективні стратегії через спроби та помилки. Починаючи з основних понять, таких як марковські процеси прийняття рішень і багаторукі бандити, ви опануєте методи динамічного програмування, методи Монте-Карло та навчання з часовою різницею.
6 годин 37 розділівПросунутий
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
курс
Основи PyTorch
Вивчіть фундаментальні та поглиблені концепції, необхідні для ефективної роботи з PyTorch. Отримайте ґрунтовне розуміння тензорів, включаючи їх створення, операції та зміни форми. Ознайомтеся з основами градієнтів, зворотного поширення помилки та лінійної регресії перед переходом до роботи з наборами даних. Опануйте навички, необхідні для побудови, навчання та оцінювання нейронних мереж.
3 годин 20 розділівПросунутий
Часті запитання
Чи варто інвестувати в Codefinity?
Ми так вважаємо! Наші курси, розроблені експертами галузі, пропонують актуальні, затребувані навички. Завдяки інтерактивному контенту та практичним проектам ви покращите свій навчальний досвід, підвищите кар'єру та залишатиметеся попереду на ринку праці.
Чому мені потрібен Codefinity?
Codefinity надає вам необхідні навички кодування, науки про дані та ШІ для сучасного ринку праці. Незалежно від того, чи починаєте ви нову кар'єру, просуваєтеся в поточній ролі або вивчаєте щось нове, наші інтерактивні курси надають необхідні знання та досвід. Підходить для всіх рівнів навичок, Codefinity має рейтинг Trustpilot 4.4 і понад 1.5 мільйона користувачів по всьому світу, що гарантує, що ви в надійних руках.
Чи підходить Codefinity для початківців?
Абсолютно! Наші курси розроблені для початківців, а також пропонують розширений контент для досвідчених учнів. Незалежно від того, чи ви новачок, чи розширюєте свої знання, у нас є відповідний курс для вас.
Чи відповідають навички, які викладаються на Codefinity, сучасним стандартам галузі?
Так, наша навчальна програма регулярно оновлюється, щоб відповідати сучасним тенденціям галузі та найкращим практикам, забезпечуючи вам вивчення актуальних навичок, включаючи новітні в науці про дані та ШІ.
Чи визнаються сертифікати Codefinity роботодавцями?
Наші сертифікати демонструють ваші навички. Хоча визнання роботодавцями може відрізнятися, багато випускників успішно використовували їх для покращення резюме та просування кар'єри.
Скільки часу мені потрібно приділити курсам Codefinity?
Наші курси з самостійним темпом дозволяють вам вчитися у зручний для вас час. Витрачайте стільки часу, скільки вам потрібно, залежно від вашого графіка та цілей.
Чи є гарантія задоволення?
Так, ми пропонуємо 30-денну гарантію повернення грошей. Якщо ви не задоволені, запитайте повернення протягом 30 днів. Дивіться нашу політику повернення для деталей.
Як скасувати підписку?
Перейдіть до налаштувань облікового запису та дотримуйтесь інструкцій для скасування. Якщо у вас виникнуть проблеми, наша команда підтримки готова допомогти. Зверніться до нашої політики скасування для деталей.
Ще є запитання?
Напишіть ваше запитання тут
