•  
    Ближайшие события

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
    • Главная
    • >
    • Семинары
    • >
    • Трехдневный интенсив "Машинное обучение с MATLAB" и "Глубокое обучение с MATLAB"

    Трехдневный интенсив "Машинное обучение с MATLAB" и "Глубокое обучение с MATLAB"

    Артем Багров, инженер

    Багров Артем Анатольевич, инженер ЦИТМ Экспонента, к.т.н. В 2004 году окончил МГУ им. Ломоносова, в 2008 защитил кандидатскую диссертацию. Работает в компании с 2010 года. Специализируется на технических вычислениях и мат. моделировании.


    Код тренингов: MLML, MLDL

    Даты проведения курса: 26-28 июня 2018 г.
    Время проведения: 10:00-18:00
    Перерыв 13:00-14:00  

    Из-за специфики обучения тренинги проводятся только очно в специально оборудованном классе.


    Машинное обучение с MATLAB

    Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB® на базе библиотеки инструментов Statistics and Machine Learning Toolbox и Neural Networks Toolbox. Кроме того, будут рассмотрены рабочие процессы создания архитектуры сетей, их обучения в том числе на GPU процессорах, а также введение в автоматический синтез GPU кода с помощью GPU Coder.

    Темы курса включают:

    • Организация и предварительная обработка данных
    • Кластеризация
    • Построение моделей классификации
    • Интерпретация и оценка моделей
    • Уменьшение размерности множества данных
    • Использование ансамбля обучений для повышения эффективности модели 


    Глубокое обучение с MATLAB

    Темы курса включают:

    • Работа с внешними данными
    • Введение в архитектуру сети
    • Оптимизация параметров сети
    • Архитектуры сети
    • Использование обученных нейронных сетей. Передача обучения
    • Рекуррентные LSTM сети
    • Генерация GPU кода 


    Обязательным условием прохождения тренингов по глубокому обучению является курс "MATLAB для профессионалов". Для участников трехдневного интенсива предоставляется возможность бесплатного посещения тренинга "MATLAB для профессионалов" – 6 июня, 2018.



    Стоимость курсов - 65000 рублей*. Оплата после регистрации. Оплата возможна как от физ. лиц, так и от организаций. 


    Просьба при регистрации в поле "Цель посещения"  указать ответ команды ver!


    Обязательным условием прохождения тренингов по глубокому обучению является курс "MATLAB для профессионалов". Для участников трехдневного интенсива предоставляется возможность бесплатного посещения тренинга "MATLAB для профессионалов" – 6 июня, 2018.

    Все вопросы по телефону: +7(495)009-65-85


    *Цены действительны только при стандартных условиях продажи ЦИТМ Экспонента резидентам РФ. При отклонении от стандартного договора, стоимость может быть изменена. Образец договора предоставляется после заполнения заявки (регистрации). 



    Рекомендуем дополнительно посетить следующие тренинги:

    Тренинг "MATLAB для обработки и визуализации данных", 18 июня, 2018

    Вы научитесь: импортировать, организовывать, визуализировать и экспортировать данные. 

    Стоимость участия 15 000 рублей. 

    Для участников трехдневного интенсива по глубокому обучению – бесплатно.


    Тренинг "Статистические методы в MATLAB", 19 июня, 2018

    Курс представляет собой введение в статистические инструменты MATLAB и Statistics and Machine Learning Toolbox. Даются конкретные примеры и методы работы со статистикой.

    Стоимость участия 24 000 рублей.

    Для участников трехдневного интенсива по глубокому обучению – бесплатно.



    Подробная программа семинара

    Машинное обучение с MATLAB

    Модуль 1. Импорт и организация данных

    Импорт данных в MATLAB и их организация для последующего анализа, включая нормировку и обработку наблюдений с пропущенными значениями.

    • Типы данных
    • Таблицы
    • Данные категорий
    • Подготовка данных

    Модуль 2. Нахождение естественных структур в данных

    Использование методов обучения без учителя для группировки наблюдений основанных на множестве независимых переменных и исследование естественных структур исходного множества.

    • Обучение без учителя
    • Самоорганизующиеся карты
    • Методы кластеризации
    • Оценка и интерпретация кластеров

    Модуль 3. Построение предсказательной модели

    Использование методов обучения с учителем для выполнения прогнозного моделирования, в том числе создания, подготовки и моделирования нейронных сетей в среде MATLAB. Оценка точности прогнозной модели.

    • Обучение с учителем
    • Обучение и проверка
    • Методы классификации
    • Нейронные сети

    Модуль 4. Повышение производительности модели

    Уменьшение размерности набора данных. Улучшение и упрощение моделей машинного обучения

    • Преобразование признаков
    • Выбор характеристик
    • Перекрестная проверка
    • Ансамбль обучений


    Глубокое обучение с MATLAB

    Модуль 1. Работа с внешними данными 

    • Тип данных datastore
    • Тип данных imageDataStore
    • Формирование обучаемой и тестовой выборок

    Модуль 2. Введение в архитектуру сети 
    • Входной слой
    • Слой свертки
    • Ректификация
    • Пулинг
    • Полносвязный слой
    • Софтмакс
    • Классификация

    Модуль 3. Оптимизация параметров сети 
    • Алгоритм обратного распостранения ошибки
    • Стохастический градиентный спуск
    • Настройки решателя 
    • Оптимизация гиперпараметров

    Модуль 4. Архитектуры сети 
    • Обзор различных архитектур
    • Слои глубоких сетей 
    • Создание собственного слоя
    • Направленный ациклический граф

    Модуль 5. Использование обученных нейронных сетей. Передача обучения 
    • Импорт моделей из Caffe
    • Повторное обучение и классификация на новых данных
    • Извлечение характеристик

    Модуль 6. Рекуррентные LSTM сети 

    Модуль 7. Генерация GPU кода 

    • 10:00
      Москва, 2-й Южнопортовый проезд, д. 31, стр.4
    • Регистрация закрыта