© 2018 URAL school of machine learning
"Уральская школа машинного обучения" на базе института информационных технологий ЧелГУ при поддержке компаний "Интерсвязь" и "Napoleon IT"

Уральская школа машинного обучения рассчитана на студентов и выпускников инженерных, математических и IT-специальностей.
Обучение в школе длится 3 месяца - с 24 сентября по 23 декабря.

преимущества школы
  • Оптимальное сочетание теории и практики
  • Живое общение с преподавателями — специалистами в области Data Science
  • Соревнования и проекты на реальных датасетах
  • Бесплатное обучение
  • Оплачиваемая стажировка в компаниях
преподаватели
Занятия проводят ведущие специалисты исследовательских отделов, занимающиеся задачами машинного обучения и анализа данных, а также преподаватели университета, читающие авторские курсы по ML и AI.
программа школы
Программа школы основана на открытом курсе от OpenDataScience и Mail.ru Group
краткая программа курса
  • Анализ и визуализация данных на Python.
  • Обучение с учителем: методы классификации и регрессии.
  • Композиции алгоритмов, градиентный бустинг.
  • Построение и отбор признаков.
  • Обучение без учителя: методы кластеризации.
  • Анализ временных рядов.
  • Применение в задачах обработки текста, изображений и геоданных.
  • Работа с большими данными.
вы научитесь
  • Изучите основные методы решения задач машинного обучения — классификации, регрессии и кластеризации.
  • Пройдете через все этапы решения задач машинного обучения от предобработки данных, создания и подбора признаков до оценки качества полученных моделей и выбора оптимального решения для конкретной задачи.
  • Освоите современные библиотеки машинного обучения и инструменты анализа данных на самом популярном сегодня в сфере Data Science языке Python.
  • Поработаете с реальными датасетами и задачами обработки текста, изображений, геоданных и временных рядов.
В рамках школы предусмотрены
  • Семинары с групповым разбором задач
  • Индивидуальные консультации
  • Соревнования
  • Проекты
  • Тьюториалы
Время занятий

Занятия проводятся один раз в неделю по вечерам с 18:20 до 20:00.

Стоит запланировать примерно 3-4 часа в неделю на занятия и 10-12 часов на самостоятельную подготовку и выполнение домашних заданий.

Формат занятий
  • При подготовке к очередному занятию вы самостоятельно в своем ритме изучаете материалы курса, выполняете домашние задания, реализуете проекты и проходите соревнования.
  • На занятиях преподаватели проводят групповые разборы задач, интерактивные семинары, обсуждают нюансы применения теории на практике, делятся своим опытом и дают индивидуальную обратную связь каждому слушателю.
  • При этом всегда открыт канал общения в чате с преподавателя и другими слушателями школы для обсуждения вопросов и оперативного решения проблем.
Оплачиваемая стажировка после окончания

После успешного окончания школы вы сможете пройти двухмесячную оплачиваемую стажировку в отделах машинного обучения компаний-организаторов школы.

Вы станете частью команд, реализующих крупные проекты в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта:

  • Обработка естественного языка, диалоговые системы
  • Анализ изображений и видео
  • Информационный поиск, рекомендательные системы
  • Прогнозирование поведения пользователей
Входные требования к слушателям
  • Знание программирования, алгоритмов и структур данных
  • Знание языка Python v3 (хотя бы на базовом уровне)
  • Знание базовых разделов математики: линейной алгебры, математического анализа, комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики
  • Базовые знания технического английского языка, чтение и перевод текстов
  • Желание учиться и развиваться
  • Желание найти работу и заниматься реальными проектами в сфере Data Science
  • Дисциплинированность и ответственность
Подготовка
Как подготовиться к прохождению курса — вспомнить математику и освоить
Python — советы от OpenDataScience.
Участие в школе бесплатное. Количество мест ограничено.
Внимание, все поля обязательны для заполнения