Curs Machine Learning Fundamentals

Înscrie-te:

Lista de clase online Self Study cu Video la care te poți înscrie:

Cursul se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.
Cursantului i se creează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materiale de curs, examene și materiale video.
Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.
Preț: 300 lei pentru persoane fizice (inclusiv elevi și studenți)
Înscrie-te acum
Pachetul promotional este format din 2 cursuri ce se desfasoara la distanta:

1. Cursul Python Fundamentals : se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.Cursantului i se crează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materialul scris și materialele video înregistrate de către instructorii Telecom Academy

Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.

2. Cursul Machine Learning Fundamentals : se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.Cursantului i se crează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materialul scris și materialele video înregistrate de către instructorii Telecom Academy

Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.

Tarif: 400 lei – persoane fizice
Înscrie-te acum Te afli în cursul 1 din 2 Vezi detalii curs 2 din 2
Pachetul promotional este format din 2 cursuri ce se desfasoara la distanta:

1. Cursul Java 1 Professional : se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.Cursantului i se crează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materialul scris și materialele video înregistrate de către instructorii Telecom Academy. Cursul se adreseaza cursantilor care au promovat Java 1 Associate sau care detin notiunile predate in cadrului cursului Java 1 Associate.

Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.

2. Cursul Machine Learning Fundamentals : se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.Cursantului i se crează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materialul scris și materialele video înregistrate de către instructorii Telecom Academy

Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.

Tarif: 400 lei – persoane fizice
Înscrie-te acum Vezi detalii curs 1 din 2 Te afli în cursul 2 din 2
Pachetul promotional este format din 2 cursuri ce se desfasoara la distanta:

1. Cursul Java 1 Professional : se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.Cursantului i se crează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materialul scris și materialele video înregistrate de către instructorii Telecom Academy. Cursul se adreseaza cursantilor care au promovat Java 1 Associate sau care detin cunostintele ce au fost prezentate in cadrul cursului Java 1 Associate.

Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.

2. Cursul Kotlin Fundamentals : se desfășoară online, fără prezență la sala de curs.Cursantului i se crează cont pe https://cursuri.telacad.ro. Pe acest cont are acces la materialul scris și materialele video înregistrate de către instructorii Telecom Academy. Cursul se adreseaza cursantilor care au promovat Java 1 Associate sau care detin cunostintele ce au fost prezentate in cadrul cursului Java 1 Associate.

Cursul trebuie promovat în cel mult 4 luni de la momentul înscrierii. Retragerea sau mutarea la un alt curs se poate face in 48 de ore de la data inscrierii.

Tarif: 350 lei – persoane fizice
Înscrie-te acum Vezi detalii curs 1 din 2 Te afli în cursul 2 din 2
Nivel

Fundamentals

Nr. sedinte

8

Durata sedintei

4 ore

Studiu individual

6 ore/săpt.

Suport de curs scris

Materiale video

Nr. ore video

5

Limba de predare

Română

Limba materialului scris

Română

Metode de evaluare
  • examene de capitol
  • examen final teoretic
  • proiect
Tarife
500 lei - student
550 lei - pers. fizică
840 lei - pers. juridică
Tarife Curs Online cu Video
300 lei - pers. fizică
480 lei - pers. juridică

Despre curs

Cui i se adresează cursul?

Cu toate că acest curs abordează noțiuni introductive, nu îl recomandăm celor care sunt la prima experiență în domeniul IT.

Acest curs este pentru cei care au deja cunoștințe minime de programare și se simt atrași sau au o curiozitate pentru domeniul de inteligență artificială/machine learning.

De asemenea, acest curs este potrivit și pentru persoanele ce au deja experiență în domeniul IT și vor să exploreze această ramură ce oferă perspective bune de viitor și este la mare căutare la momentul actual.

Pre Requisites

  • Cunoștințe minime de programare funcțională și orientată pe obiect
  • Experiență anterioară de programare într-un limbaj popular (Java, C/C++, Go etc.). Experiența cu Python este un plus.
  • Cunoștințe minime de operații cu matrici, algebră liniară, elemente de statistică și derivate (Toate acestea pot ajuta la înțelegerea mult mai bună a tehnicilor de Machine Learning și pot fi însușite în timpul cursului din resurse externe.)

Modalități de desfășurare a cursului

Contul de cursant

Ce înseamnă asta?

Dacă ești cursant nou, după procesarea plății, vei primi pe mail o solicitare de activare a contului tău și un mail de informare ca ai fost înscris/înrolat în clasa. Contul tău va fi pe cursuri.telacad.ro, pe care îl vei accesa cu adresa de e-mail și parola setate în formularul de înscriere.

Dacă ești deja cursantul nostru, după procesarea plații, vei primi confirmarea înscrierii/înrolării în clasa dorită și iți vei accesa contul cu e-mail-ul și parola deja existente.

Ce găsești aici?

  • Materialele scrise și video
  • Regulile de Promovare
  • Examenele de capitol pe care le vei susține online.
  • Examen final (teoretic și practic) pe care îl vei susține online (**acesta este activat de noi la cererea cursantului și este cronometrat)
  • Catalogul cu note.
  • Diploma Telecom Academy la promovarea cursului

Perioada maxima de promovare a cursului este de 4 luni de la data înscrierii.

Ce vei învăța

  • algoritmi de clasificare
  • algoritmi de regresie
  • tehnici de clustering
  • tehnici de curățare/pregătire a datelor
  • tehnici de extragere a caracteristicilor din date (prelucrarea limbajului vorbit)
  • tehnici de evaluare a modelelor
  • cum să creezi un virtual environment în Python
  • cum să vizualizezi datele
  • cum să implementezi diferiti algoritmi în Python
  • cum să atrenezi un model în Python
  • cum să realizezi pipeline-uri (procesare, antrenare, validare și salvarea modelului pentru producție)
  • cum să lucrezi cu cele mai folosite librării din sfera de Machine Learning ( ex: numpy, nltk, scikit-learn, pandas, etc.)

Instructori

Robert Gargalâc

Instructor Machine Learning

Certificări

La terminarea cursului Machine Learning Fundamentals, cursantul primește diploma eliberată de către Telecom Academy care atestă faptul că acesta a absolvit cursul la Telecom Academy. Această diploma atestă cunoștințele și abilitățile dobândite pe perioada cursului și deschide calea către un proces de învățare continuu.

Deoarece domeniul este relativ nou, nu există în prezent o acreditare consacrată. Recomandarea noastră este ca, după terminarea cursului, să includeți în CV toate proiectele create în cadrul cursului. Acestea vor reprezenta garanția angajatorilor cu privire la cunoștințele de nivel basic pe care le dețineti.

Programa

1.1 Ce înseamnă Machine Learning?

1.2 Aplicații ce folosesc Machine Learning

1.3 Tipuri de învățare

  • Procesul de învățare
  • Învățare supervizată
  • Învățare nesupervizată (Clustering)
  • One vs All

1.4 Împărțirea datelor

  • Train/Validation/Test
  • Conceptul de overftitting
  • Conceptul de underfitting
  • Metode de combatere overfitting/underfitting

1.5 Evaluarea Modelului:

  • Acuratețe, precizie și recall

2.1 Descrierea algoritmului

2.2 Funcția de cost

2.3 Ordinary Least Square

2.4 Gradient Descent

2.5 Evaluarea Modelului de Regresie

2.6 Seturi de date

3.1 Teorema lui Bayes

3.2 Pașii algoritmului

3.3 Avantaje/Dezavantaje

3.4 Sfaturi pentru a îmbunătăți algoritmul (Best practices)

4.1 N-grame (Count Vectorizer)

4.2 TFIDF

4.3 Procedeele de Stemming și Lemmatizare

4.4 Stop words și token-uri speciale

4.5 Part of Speech

5.1 Support Vector Machine

5.2 Hard margin

5.3 Soft margin

5.4 Tipuri de Kernel

5.5 Avantaje/Dezavantaje

6.1 Descrierea Algoritmului

6.2 Implementare de la zero în Python

6.3 Cum alegem parametrul ‘k’

6.4 Avantaje/Dezavantaje

Sponsori și parteneri