Заявка на участие
Вы можете выбрать несколько направлений. Мы сообщим, когда начнутся вступительные испытания
Машинное обучение
Курс ориентирован на учеников старших классов и студентов младших курсов
Где и когда
В офисах в Москве и Санкт-Петербурге. Следующий запуск в сентябре 2020
Для кого
Для школьников и студентов, владеющих математикой уровня старших классов и на базовом уровне знающий язык Python
Программа курса
1
Задачи машинного обучения
Supervised и unsupervised. Регрессия, классификация, кластеризация. Метрики качества
2
Data Wrangling
Основы работы с векторными данными и визуализацией. NumPy, Pandas и matplotlib
3
Проблема переобучения
Регуляризация и кросс-валидация на примере линейной регрессии
4
Классификация
Knn. Логрегрессия. Precision/recall, робастные метрики (f-score, roc-auc, etc.)
5
Feature-инжиниринг
Знакомимся с Kaggle. Учимся крафтить фичи и пихать в регрессию
6
Unsupervised Learning
Кластеризация: k-Means, DBSCAN. Уменьшение размерности: PCA, T-SNE
7
Решающие деревья
Эвристики. Ансамблирование и Random Forest. Бустинг на пальцах
8
Тексты
Генерация фичей из текста. Токенизация. NLTK
9
Информационный поиск
Задача ранжирования. TF-IDF, PageRank
10
Рекомендательные системы
Content-based и коллаборативная фильтрация
11
Понимаем теорвер
Принцип максимального правдоподобия. Теорема Байеса. Логистическая регрессия и идея SVM. Энтропия и кроссэнтропия. Нормальное распределение
12
Понимаем математику
Учимся брать производные и умножать матрицы. Подготавливаемся к DL. Решаем линейную регрессию аналитически
Наши кураторы
Это молодые специалисты с большим олимпиадным опытом
Москва
Елизавета Корнеева
Организую работу команды ML-разработчиков голосового помощника Олега
Москва
Кирилл Рыжиков
Студент второго курса ВМК МГУ. R&D стажёр в отделе внедрения технологий машинного обучения Тинькофф.
Москва
Яворская Мария
Делаю бота более человечным
ヽ(o＾▽＾o)ノ
Москва
Дмитрий Тихомиров
Учусь на программе двух дипломов с Лондонским университетом. Занимаюсь машинным обучением уже 3 года.
Как поступить на курс
Первый этап отбора
Первый этап отбора проходит в онлайн формате. В первом этапе нужно решить 7 задач по математике, задание на программирование и написать небольшое эссе, с рассказом о себе
Второй этап отбора
По результатам первого отборочного этапа, мы пригласим ребят, справившихся с заданиями, на очное собеседование с преподавателями.
Москва: Головинское шоссе 5А, БЦ Водный
Санкт-Петербург: ул. Херсонская, дом 12-14, БЦ Ренессанс Правда
Фото
