Машинное обучение в Python:
Вводный модуль

Инструмент машинного обучения для решения задач распознавания образов, кластеризации данных, компьютерного зрения.

16 000 руб.

16 часов 

Скоро старт!

Сертификат НИЯУ МИФИ об успешном завершении курса

Интенсивная подготовка

Навыки практического использования технологий

Общение с ведущими специалистами

Курс разработан и преподается специалистами НИЯУ МИФИ

Скидки для студентов и аспирантов

Официальный сертификат НИЯУ МИФИ об успешном завершении курса выдается в течение двух недель после выпуска

Программа курса

Тема 1
Основы языка программирования Python. Введение; типы и переменные; функции, модули и пакеты; коллекции для хранения наборов данных; декораторы; функции ввода/вывода, рабоа с файлами, обработка исключений; объекто-ориентированное программирование.

Тема 2
Использование фундаментальной библиотеки научных вычислений NumPy. 

Массив NumPy: сравнение языков научного программирования; библиотеки Python для научных вычислений, библиотека NumPy, массив NumPy (ndarray), представления массивов, создание массивов и представлений, копирование массивов, структурированные массивы, типы элементов массивов, форма массива, стратегии хранения массивов в памяти данных: row-major order и column-major order, изменение формы и страйдов, индексирование и срезы (slices) массива, fancy indexing, функция where.

Операции над массивами, конактенация, разбиение и дублирование массивов, арифметические операции с массивами, broadcasting, универсальные функции (ufunc), векторно-матричные операции, математические и статистические методы массивов, методы линейной алгебры, модуль linalg, матрицы NumPy, классы matix и ndarray, генерация случайных массивов, модуль random, загрузка и сохранение массивов в файл.

Тема 3
Использование библиотеки Matplotlib.Способы визуализации данных, типы и элементы графиков и диаграмм, правила построения графиков, цветовые палитры, форматирование, комбинирование, сохранение графиков.