logo lyceum
logo lyceum
Войти в LMS
Войти в LMS
Войти в LMS
logo lyceum

Специализация
Машинное
обучение

За 3 месяца вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения для обработки изображений, создавать простые нейросети и работать с популярными библиотеками и фреймворками.

 

Набор закрыт

напомните мне о наборе

Как всё устроено

  • Для кого программа

    Если вам от 13 до 20 лет включительно и вы учитесь в школе, колледже или техникуме, то можете подать заявку. Программа не подойдёт начинающим, нужны знания в программировании и математике

     

  • Что нужно знать

    Вы уже должны уметь работать с пакетами и модулями Python, а также владеть основами высшей математики: начальные главы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики

     

  • Как проходит обучение

    • Занятия идут онлайн — подключайтесь, откуда удобно, нужен только стабильный интернет

     

    • Первые 2 месяца — лекции плюс практика каждую неделю. Домашка тоже есть — в среднем за неделю ученики тратят на неё 3–5 часов

     

    • С 3-го месяца вы в командах будете придумывать свой проект

     

  • Что выдают в конце

    В конце обучения вас ждёт сертификат, а что он даёт — узнайте на странице Сертификат выпускника

Чему вы научитесь

  • Понимать основы линейной алгебры

    Работать с матрицами и векторами — это поможет обрабатывать картинки и другие данные, как настоящий профи

  • Разбираться в базовых алгоритмах машинного обучения

    Применять алгоритмы k-ближайших соседей, линейную регрессию, градиентный спуск и другие важные штуки

  • Работать с популярными библиотеками

    Использовать Pandas и NumPy для работы с данными, строить классные графики на Matplotlib и Seaborn, а ещё создавать нейросети на TensorFlow и PyTorch

  • Создавать и обучать свёрточные нейросети

    Делать модели, которые распознают рукописный текст или помогают поставить диагноз по снимкам. Узнаете про современные модели, которые могут превращать текст в изображения

 

смотреть программу

Как поступить

  • 01
    Зарегистрируйтесь на отбор

    с 14 по 28 января

     

    Заполните анкету. На указанную почту мы пришлём инструкции и доступ к отборочным заданиям

  • 02
    Пройдите отборочное тестирование

    с 14 по 28 января

     

    Выполните задания теста — они помогут оценить ваш уровень владения Python и знания по математике. На тест у вас будет 3 часa. Все решения мы проверяем на плагиат

  • 03
    Узнайте результаты

    30 января

     

    Мы пришлём их на почту. Если вы поступили, в письме также будут детали обучения

напомните мне о наборе

Что про учёбу у нас

думают выпускники

Фотография Егор Швецов
Егор Швецов

Онлайн-курсы — логичное продолжение очных программ Яндекс Лицея. После трёхмесячного знакомства с машинным обучением мне захотелось заниматься им всерьёз и связать с ним свою будущую профессию.

 

Хорошо подобранный материал и профессиональная команда курса помогли сделать обучение комфортным и приятным. Отдельное спасибо моему ревьюверу за наставничество!

Фотография Эмиль Эйбатов
Эмиль Эйбатов

Я принял участие уже в двух курсах: по машинному обучению и по большим данным. Хочу рассказать своё мнение о них. Во-первых, это удобный формат. Он гораздо лучше, чем самостоятельное обучение, так как есть хорошо сформулированная теория, а если что-то непонятно, то лектор или другие участники курса помогут разобраться. Во-вторых, конечно, практика. Не так много бесплатных курсов готовы давать какую‑то практику для новичков. После окончания курсов у вас будет хорошее представление о выбранном направлении и о том, какими реальными задачами в нём занимаются. 

photo
Елизавета Шихова
Курс по ML — мощная и быстрая прокачка в этой области. Это идеальный курс для школьников и начинающих ребят, которые щупают разные направления IT и стараются в них развиваться. Он позволяет с нуля дойти до осязаемого результата в виде проекта, получить крепкую базу, с которой уже можно идти дальше, или понять, что это не твоё. А что может быть лучше, когда ты видишь, что учился не зря? Рада, что когда-то прошла этот курс и стала частью команды. Теперь я ревьюероментор — помогаю ребятам вынести из обучения максимум пользы. Не бойтесь, что курс тяжёлый. Это так, но вы справитесь! Главное — иметь желание, а остальное есть на специализации )
Фотография Егор Швецов
Егор Швецов

Онлайн-курсы — логичное продолжение очных программ Яндекс Лицея. После трёхмесячного знакомства с машинным обучением мне захотелось заниматься им всерьёз и связать с ним свою будущую профессию.

 

Хорошо подобранный материал и профессиональная команда курса помогли сделать обучение комфортным и приятным. Отдельное спасибо моему ревьюверу за наставничество!

Фотография Эмиль Эйбатов
Эмиль Эйбатов

Я принял участие уже в двух курсах: по машинному обучению и по большим данным. Хочу рассказать своё мнение о них. Во-первых, это удобный формат. Он гораздо лучше, чем самостоятельное обучение, так как есть хорошо сформулированная теория, а если что-то непонятно, то лектор или другие участники курса помогут разобраться. Во-вторых, конечно, практика. Не так много бесплатных курсов готовы давать какую‑то практику для новичков. После окончания курсов у вас будет хорошее представление о выбранном направлении и о том, какими реальными задачами в нём занимаются. 

photo
Елизавета Шихова
Курс по ML — мощная и быстрая прокачка в этой области. Это идеальный курс для школьников и начинающих ребят, которые щупают разные направления IT и стараются в них развиваться. Он позволяет с нуля дойти до осязаемого результата в виде проекта, получить крепкую базу, с которой уже можно идти дальше, или понять, что это не твоё. А что может быть лучше, когда ты видишь, что учился не зря? Рада, что когда-то прошла этот курс и стала частью команды. Теперь я ревьюероментор — помогаю ребятам вынести из обучения максимум пользы. Не бойтесь, что курс тяжёлый. Это так, но вы справитесь! Главное — иметь желание, а остальное есть на специализации )

Команда
специализации

  • Анна Ермакова
    Анна Ермакова

    Лид и лектор, Яндекс

FAQ