Maşın Öyrənmə

Proqram haqqında

Maşın Öyrənmə digər kompüter elmləri üzrə qərar proseslərindən fərqləndirən əsas cəhəti, datadan istifadə edərək proqnozlaşdırma alqoritmlərini qurmasıdır. Machine Learning istifadə edilən ən populyar sahələrdən bəziləri poçt xidməti tərəfindən tətbiq olunan əlyazma oxucuları, nitq tanıma, film tövsiyə sistemləri və spam detektorları daxildir. Bu təlim proqramında sizlər, real keys və nümunələr əsasında Maşın Öyrənmə alqoritmlərini, data tərtibatı, əsas komponent analizlərini və modellərin qurulmasını öyrənəksiniz.
2.5 ay, 64 saat
Müddət
həftədə 6 saat
Təlimin qrafiki
ənənəvi / onlayn
Tədris Formatı
Azərbaycan dilində
Tədris Dili

Niyə Gi Academy?

Xüsusi təlim proqramı Təlim proqramlarımız muasir tədris və peşəkar mütəxəssis yanaşması əsasında hazırlanmışdır. Bu da sizə daha keyfiyyətli tədris zəmanəti verir.
Karyera İmkanı Fəqrli mövzularda real layihələr işləməklə sizlər həm texniki həm də fərdi bacarıqlarınızı artırmaq imkanları əldə edirsiniz.
İnteraktiv Yanaşma Praktik tədris və real keys əsasında hazırlanmış təlim proqramı interaktiv tədris yanaşması ilə birgə sizlərə mövzuları daha asan və sürətli mənimsəməyə dəstək olur.

Proqram sizə nə qazandıracaq?

  • Maşın Öyrənmə layihələrinin bütün mərhələləri ilə tanışlıq;
  • ML üzrə lazım olacaq həm praktik həm də teorik biliklər;
  • Həm supervised həm də unsupervised ML modellərinin qurulması və tədbiqi;
  • Qurulmuş modellərin performansının ölçülməsi və parometer tuninq prosseslərinin öyrənilməsi;
  • Maşın Öyrənmə tətbiqində balanssız verilənlər toplusu ilə işləmə bacarığı;
  • Dərin Öyrənmə üçün ilkin biliklər və Süni İntellekt Neyron şəbəkələri tanışlıq;
  • İş həyatınızda daim sizə lazım ola biləcək platformalardan (Cloud sistemləri, GİT) istifadə etməyi;
  • Ən çox istifadə edilən Tensorflow, PyTorch, Scikit kimi maşın öyrənmə kitabxanalardan istifadə;

Təlim proqramı

Modul 1: Fundamental Python Bilikləri

  • Data növləri
  • Mürəkkəb məlumat strukturları (siyahılar, dəstlər, lüğətlər)
  • Şərtlər
  • Döngələr
  • Funksiyalar
  • Obyekt Yönümlü Proqramlaşdırma

Modul 2: Maşın Öyrənmədə Tətbiqi Riyaziyyat

  • Xətti cəbr
  • Çoxvariantlı Hesablama
  • Ehtimal anlayışları

Modul 3: Datanın Hazırlanması

  • Data növləri və idxalı
  • Kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılması
  • Çatışmayan dəyərlərin idarə edilməsi
  • Təsvir Edici Data Təhlili (EDA)
  • Kənarların aşkarlanması
  • Xüsusiyyət mühəndisliyi
  • Xüsusiyyətin aradan qaldırılması və seçimi
  • Xüsusiyyət Ölçüsü (Standartlaşdırma, Normallaşdırma)


Modul 4: Maşın Öyrənmə Alqoritimləri

Maşın öyrənmə alqoritmləri
Nəzarət olunmayan öyrənmə
Optimallaşdırma alqoritmləri

Modul 5: Modelin Seçilməsi və Qiymətləndirilməsi

  • Həddindən artıq uyğunlaşma və uyğunlaşma problemləri
  • Çarpaz Doğrulama
  • Performans Metrikləri
  • Balanssız verilənlər toplusunu idarə etmək
  • Hiperparametrlərin tənzimlənməsi

Modul 6: Dərin Öyrənməyə Giriş

  • Neyron şəbəkələri
  • Dərin öyrənmə modelləri üçün tənzimləmə və optimallaşdırma strategiyaları
  • Təkmil optimallaşdırma alqoritmləri
  • Konvolyusinal Neyron Şəbəkələri
  • Ardıcıllığın Modelləşdirilməsi: Təkrarlanan Şəbəkələr

Modul 7: Maşın Öyrnəmə Modellərinin Yerləşdirilməsi

Bu son modul yerləşdirmə prosesinin mahiyyətini və texnikalarını təqdim edir və ML modellərinin 
tətbiqi üçün istifadə olunan müxtəlif texnologiya və alətlərindən istifadəni öyrədir. 

Final Capstone Layihəsi

Hər bir tələbə məzun olmaq üçün təlim proqramı müddətində əldə etdiyi bilik və bacarıqları əsasında
final capstone layihəsi hazırlamalı və təqdim etməlidir. Bu layihə tələbənin kurs müddəti ərzində öyrəndiklərini 
praktik olaraq əks etdirməlidir. Final Capstone Layihəsinin təqdimatı tələbinin təcrübə qazanmasında və 
karyera həyatında uğurlu başlanğıc üçün önəmli yerə tutur.

Müəllimlərimiz

Akim Alixanov
Akim Alixanov
Data Scientist
Lalə Şahbəndəyeva
Lalə Şahbəndəyeva
Data Scientist
Ali Kəlbəliyev
Ali Kəlbəliyev
Data Scientist
Minayə Musayeva
Minayə Musayeva
Data Analyst

Qeydiyyatdan keç!

GI Academy ilə və tədris proqramlarımızla yaxından tanış olub, suallarınızına cavab tapmaq istəyirsinizsə formu indi doldur, biz sizinlə əlaqə saxlayaq.