Ապրիլի 2-ին ISTC-ն սկսում է մեքենայական ուսուցման նոր խորացված դասընթաց, որը կօգնի ձեռք բերել անհրաժեշտ գիտելիքներ այս ոլորտում աշխատելու համար: Դասընթացին մասնակցելու համար անհրաժեշտ է ծրագրավորման կամ մաթեմատիկայի տարրական գիտելիքներ:

Այս դասընթացը մշակվել է Մեքենայական ուսուցման պրոֆեսիոնալ ինժեներների և մասնագետների կողմից: 

Դասընթացը բաղկացած է 4 փուլից, յուրաքանչյուրը՝ 24 ժամ տևողությամբ.

1-ին փուլ՝ Մեքենայական ուսուցման հիմունքներ-մասնակիցները կծանոթանան մեքենայական ուսուցման հիմունքներին, կկարողանան մանիպուլացնել տվյալները, կհասկանան մոդելների վավերացումն ու պարամաետրերի գնահատումը։

2-րդ փուլ՝ Մեքենայական ուսուցում-մասնակիցները կսովորեն, թե ինչ է որոշումների կայացման ծառը (Decision Tree), համախմբային մոդելների կառուցումը, Գաոսյան մոդելը և այլն։ Փուլի վերջում մասնակիցները հնարավորություն կստանան կիրառելու ձեռք բերված գիտելիքները գործնական աշխատանքներում, ինչը էլ ավելի կօգնի յուրացնել ձեռք բերված գիտելիքները։

3-րդ փուլ՝ Deep Learning-ի հիմունքներ-մասնակիցները կկարողանան լիովին հասկանալ թե ինչպես պետք է գտնել գծային և ոչ գծային փոխկապակցվածություններ տվյալներում, ուսումնասիրել նեյրոնային ցանցերը, խորացնել գիտելիքները Deep Learning-ի հայտնի framework-ների շուրջ, ինչպես նաև ուսումնասիրել պատկերների մշակման հիմունքները (image processing) և այլն։ 

4-րդ փուլ՝ Deep Learning- այս փուլը կապահովի մեքենայական ուսուցման կարևորագուն գործիքների ուսուցումը՝ խորացված image processing, ռեկուրենտ նեյրոնային ցանցեր, deep learning-ի մոդելներ և գրադարաններ, Video processing, Deep Q-Learning և այլն։ Այս փուլը հագեցած է գործնական աշխատանքներով, որի շնորհիվ մասնակիցները կկարողան կիրառել բոլոր նոր ձեռք բերված գիտելիքները իրական նախագծերում։

Լավագույն առաջադիմություն ցուցաբերած ուսանողները կստանան ուսման վարձի փոխհատուցում՝ համապատասխանաբար 30, 50, 100%-ի չափով:

Յուրաքանչյուր փուլի արժեքն է 50 000 դրամ։

Դասընթացին միանալու համար սեղմեք այստեղ։