-
Тип степени: Сертификат "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer"
Сертификат "Машинное обучение
Сертификат "Reinforcement Learning -
Итоговый экзамен: Практическая работа над проектом с итоговыми презентациями
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (на английском языке) -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 12 Недели
Программирование с помощью Python
Основы Python (около 1 дня)
История, концепции
Использование и области применения
синтаксис
Лексика, семантика
Соглашения PEP-8
Интерпретатор против компилятора
Первые шаги в Python (около 5 дней)
Числа
Строки
Дата и время
Стандартный ввод и вывод
Числовые операторы
Сравнение, логические и побитовые операторы
Преобразование типов данных
список, кортеж, диктант, набор
Функции и методы работы со списками
Ветвления и циклы (if, for, while)
операторы-члены
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Функции (около 5 дней)
Определение собственных функций
Переменные
Параметры и аргументы
Возвращаемые значения
Рекурсия
Пространства имен
Функциональное программирование
Устранение неполадок (около 0,5 дня)
пробовать, кроме
Типы ошибок
Перехват программных прерываний
Передача ошибок между функциями
Объектно-ориентированное программирование (около 4,5 дней)
Классы Python
Методы
Неизменяемые объекты
Класс данных
Наследование
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" на английском языке (около 4 дней)
Машинное обучение
Введение в машинное обучение (около 5 дней)
Зачем нужно машинное обучение?
Примеры применения
Контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, частично контролируемое обучение, обучение с подкреплением
Примеры наборов данных
Знакомство с данными
Обучающие, проверочные и тестовые данные
Просмотр данных
Составление прогнозов
Контролируемое обучение (около 5 дней)
Классификация и регрессия
Обобщение, чрезмерная и недостаточная подгонка
Размер набора данных
Алгоритмы для контролируемого обучения
Линейные модели
Классификаторы Байеса
Деревья решений
Случайный лес
Градиентный бустинг
k-nearest neighbours
Векторные машины с поддержкой
Условное случайное поле
Нейронные сети и глубокое обучение
Вероятности
Неконтролируемое обучение (около 5 дней)
Типы неконтролируемого обучения
Предварительная обработка и масштабирование
Преобразование данных
Масштабирование обучающих и тестовых данных
Уменьшение размерности
Разработка признаков
Манифольд-обучение
Декомпозиция главных компонент (PCA)
Факторизация неотрицательных матриц (NMF)
Манифольд-обучение с t-SNE
Кластерный анализ
Кластеризация k-Means
Агломеративная кластеризация
Иерархический кластерный анализ
DBSCAN
Кластерные алгоритмы
Оценка и совершенствование (около 2 дней)
Выбор модели и оценка модели
Настройка гиперпараметров оценщика
Кросс-валидация
Поиск по сетке
Метрики оценки
Классификация
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Обучение с подкреплением
Введение в обучение с подкреплением (около 1 дня)
Определение и основные понятия
Отличия от других методов обучения
Области применения и примеры
Марковские процессы принятия решений (МПП) (около 2 дней)
Определение и свойства MDP
Функции ценности и политика
Уравнения Беллмана
Подход динамического программирования
Q-Learning (около 2 дней)
Определение и алгоритм
Исследование и эксплуатация
Сходимость и свойства оптимизации
Применение в играх, робототехнике и других областях
Глубокое обучение с подкреплением (около 3 дней)
Глубокое Q-обучение
Глубокие детерминированные градиенты политики (DDPG)
Акторно-критические методы
Методы градиента политики
Продвинутые темы (около 4 дней)
Обучение с применением подкрепления на основе моделей
Многоагентное обучение с усилением
Инверсное обучение с усилением
Мета-обучение с усилением
Практические приложения (около 3 дней)
Реализация алгоритмов обучения с подкреплением
Применение к выбранным проблемам и тематическим исследованиям
Оценка и настройка алгоритмов
Резюме и перспективы (около 2 дней)
Краткое изложение наиболее важных концепций и результатов
Проблемы и будущие разработки в области обучения с подкреплением
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Возможны изменения. Содержание курса регулярно обновляется.
По окончании курса вы получите компактные базовые знания о программировании на Python. Вы сможете уверенно использовать язык программирования с его классами, библиотеками и функциями.
Вы также обладаете необходимыми знаниями в области машинного обучения. Вы знаете наиболее важные причины использования машинного обучения, области применения, а также различные категории и концепции машинного обучения. Вы дополните свои знания навыками оценки и совершенствования.
Вы также поймете основные концепции обучения с подкреплением и узнаете, чем оно отличается от других методов обучения. Вы будете знакомы с марковскими процессами принятия решений, Q-обучением и глубоким обучением с подкреплением, а также сможете применять такие продвинутые темы, как многоагентное обучение с подкреплением и обучение на основе моделей.
Компьютерные науки, математика, электротехника и люди со степенью в области (бизнес) инженерии.
Универсальность языка Python делает сотрудников с соответствующими навыками привлекательными во многих отраслях и компаниях. Люди с навыками программирования на Python особенно востребованы в сфере веб-разработки, машинного обучения и анализа данных.
Машинное обучение используется во многих областях: самостоятельная разработка подходящих спам-фильтров для интернета, создание точных прогнозов уровня запасов в управлении цепочками поставок или разработка прогнозов покупок для отдельных клиентов или сегментов потребителей в маркетинге. Сотрудники, обладающие квалификацией в области машинного обучения, могут быть задействованы во всех отраслях и поэтому пользуются большим спросом на рынке труда.
Обучение с подкреплением часто используется в робототехнике и технологиях автоматизации, а также в автомобильной промышленности, например, для функций помощи водителю или при разработке и оптимизации автономных транспортных систем. Специалисты, обладающие соответствующими знаниями, пользуются большим спросом на рынке труда во всех отраслях.
Ваш значимый сертификат дает подробное представление о приобретенных вами квалификациях и улучшает ваши карьерные перспективы.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .