Training image

Python ilə Deep Learning

Python ilə Deep Learning təlimində siz datanızı analiz üçün hazırlayaraq, Proqnozlaşdırma və Şəkillərin tanınması üçün Maşın Öyrənməsi, Dərin Öyrənmə və Süni İntellekt alqoritmlərinin yaradılmasından istifadəsinə və baza ilə inteqrasiyasına qədər Dərin Öyrənmə bacarıqlarını öyrənəcəksiniz. Data Təhlilinin Süni İntellekt və Proqramlaşdırma bacarıqları ilə avtomatlaşdırılması üçün ən populyar dillərdən biri məhz Python-dur. Tədris müddətində marketinq, maliyyə, biznes, səhiyyə və dövlət qurumlarında qərarların verilməsində əhəmiyyət kəsb edən metodologiyaları real iş mühitində qarşılaşılan problemlərə tətbiq edərək öyrənəcəksiniz.

Təlimlər oflayn (ofisdaxili) və onlayn formada keçirilir.

Təlim Cədvəli

Onlayn təlimlər

3 Dekabr, 2022
13:05

Ofisdaxili təlimlər

3 Dekabr, 2022
13:05

Onlayn Avropa

3 Dekabr, 2022
13:05 (GMT+4)

Onlayn Amerika

3 Dekabr, 2022
13:05 (GMT+4)
Klaster kampanyasına qeydiyyatdan keçərək daha çox qənaət edin! KLASTER KAMPANİYASI

Təlim haqqında məlumat

Son illərdə texnoloji yeniliklər (sosial şəbəkələr, e-ticarət layihələri, əşyaların interneti (internet of things) və s.) data artımına səbəb oldu. Data artımı isə öz növbəsində süni zəka sahəsində yeniliklər, özünü idarə edən maşınlar, səhiyyənin inkişafı, iqtisadiyyatda proqnozlar, əyləncə sektorunda daha dəqiq təkliflər və s. kimi bir sıra texnoloji inqilablara yol açır. Siz bu təlimə qoşulmaqla böyük datalarda Machine Learning alqoritmləri əvəzinə Keras, PyTorch, TensorFlow platformalarından istifadə etməklə RNN, CNN, Neural Prophet və Fastai kimi Deep Learning alqoritmlərindən istifadə edərək daha dəqiq modellər qurmağı öyrənəcək, Time series analizi edərək gələcək datalarınızı proqnoz edə biləcəksiniz.

Bu təlim kimlər üçündür?

· Data Science bilikləri olanlar və əmək bazarında önə çıxmaq üçün daha müasir və mürəkkəb mövzularla biliklərini dərinləşdirmək istəyənlər;

· Python proqramlaşdırma dili istifadə edərək müasir və mürəkkəb Deelp Learning mövzularını öyrənmək istəyənlər;

· Analitikanı öyrənmək istəyən proqramçılar və data mühəndisləri;

· Biznes Menecerlər, Biznes Analitiklər, Data Analitiklər, Data Analtikasını öyrənən və bu sahəyə marağı olanlar;

· Böyük həcmli datalarla işləmək istəyən şəxslər;

· Tədqiqatla məşğul olanlar;

· Data Elmi karyerası qurmaq istəyən Data Elmi üzrə məlumatlı olan tələbələr və mütəxəssislər;

· Satış, supermarket, telekommunikasiya, bank və digər biznes sahələrində və ya dövlət qurumlarında data analizi edərək hesabat hazırlayanlar və hazırlamaq istəyənlər.

Sertifikat

Təlimi müvəffəqiyyətlə bitirən şəxslərə Certified Data Scientist, digər şəxslərə isə iştirakçı sertifikatı təqdim ediləcək. Sağ tərəfdə nümunə sertifikatı görə bilərsiniz.

Certificate
Nümayiş dərsi

null

Dərs

null

Təlimçi

null

Məlumat

null

Sillabus

Sessiya 1

- Deep Learning və onun komponentləri;

- Neyron şəbəkələr və Deep Learning modelləri;

- Pytorch kitabxanası və tensorlar;

- Neyron şəbəkələr necə işləyir? Forward propagation;

- NN gradientlər, activations, Cost funksiyaları və Metriklər, Backpropogation.

Case Study

- Pytorch kitabxanası istifadə edərək Neyron şəbəkə yaratmaq və “Rain prediction” datasında tətbiq etmək.

Sessiya 2

- Time Series analizi;

- ARIMA və ARMA modelləri;
- Prophet və NeuralProphet kitabxanaları ilə tanışlıq;
- Time Series üçün feature engineering;
- Time Series Analizi üçün Hyperparameter Tuning.

Case Study

- “Stock Price of Google” datasında Facebook Prophet kitabxanasından istifadə edərək gələcək 100 günün satış qiymətini müəyyən edən model qurmaq.

Sessiya 3

- Convolutional Neural Network(CNN) və CNN Arxitekturası;
- Machine View: Klassik ConvNet;
- Arxitekturalar: LeNet-5 Classic, AlexNet, VGGNet, Resnet, Inception, Darknet;
- Şəkil datası ilə işləmək: matrislər, ölçülər;

- Şəkil artırılması üsulları.

Case Study

- CNN istifadə edərək CIFAR10 datasının şəkillərinin proqnoz edilməsi.

Sessiya 4

- Fastai Framework(Tabular, Vision və Collaborative filterləmə);
- Fastai vision modulu - Optimal öyrənmənin tapılması;
- Hyperparameters Tuning, Model Freezing və Unfreezing.

Case Study

- Fastai ilə yarpaq xəstəliyinin proqnozu.

Təlimçilər

Trainer

Etibar Hüseynli

Data Analitika konsultantı, QSS Analytics

Analitika sahəsində 5 ildən artıq təcrübə.

Bakcell şirkətində “CRM and Churn Retention" şöbəsinin rəhbəri, Sahibkarlığın İnkşafı və Tədqiqat Mərkəzində və Universal Machines MMC-də research analyst, Bakı Mühəndislik Universitetində Statistika müəllimi vəzifəsində çalışmışdır.

SPSS, GRETL, SAS, R, Python, Tableau, Excel, SQL-Data Management proqramlarında yüksək bilik və bacarıqlara malikdir.

5 beynəlxalq və 10-dan çox yerli analitika layihəsinə rəhbərlik etmişdir.

Bakcell, Beynəlxalq Miqrasiya İdarəsi (IMO) və Hyundai şirkəti daxil olmaqla bir sıra şirkətlərdə data analitikası üzrə məsləhətçidir.

 

Trainer

Emil Mirzəyev

Tədqiqatçı, SKEMA Business School (Fransa)

Data Science və Python üzrə 4 ildən artıq təcrübəsi olan Emil Mirzəyev riyaziyyat, statistika metodları, “machine learning” texnikaları və “open-source analytical/visualization” alətləri üzrə geniş biliyə sahibdir.


Almaniyada “University of Jena”da İnnovasiya iqtisadiyyatı və Texnoloji inkişaf üzrə magistr təhsili almışdır. Hal-hazırda Fransada “SKEMA Business School” və “University Cotedazur”da İqtisadiyyat və Menecment üzrə doktorantura təhsili alır. Əsas tədqiqat sahəsi informasiya sistemləri, onların idarə edilməsi və iqtisadiyyatı ilə bağlıdır. Eyni zamanda, “recommendation systems” üzrə elmi işlərin müəllifidir.

Hal-hazırda “SKEMA Business School”da (Fransa) tədqiqatçı, daha öncə isə Almaniyada “IOT” (əşyaların interneti) sahəsində data scientist olaraq çalışmışdır.

Azərbaycanda “Data science” üzrə çoxsaylı seminarlar təşkil etmiş və televiziyada çıxışları olmuşdur.

Trainer

Əhməd Əhmədov

Data Scientist və Tech Lead, Porsche

Əhməd Əhmədov Cənubi Koreyanın Yonsei universitetində “Data Mining” və “Big Data” ixtisasları üzrə magistatura təhsili almışdır. Süni intellekt və data analitikası üzrə 8 ildən artıq təcrübəyə sahibdir.

3 ildir Almaniyada “Porsche” şirkətində Data Scientist və Tech Lead olaraq çalışır. Əsasən, “customer mobility predictions”, “charging experience optimization”, “content quality analysis” kimi istiqamətlərdə süni intellekt modellərinin hazırlanması və proyektlərin idarə olunmasını təmin edir.

Çalışmış olduğu digər qurumlar:
- Drezden Universiteti (Almaniya), AI və Data Science üzrə elmi tədqiqatçı. Araşdırma sahələri: “Data imputation”, “Data quality”, “İnformation retrieval”, “Web tables”, “Semi-structured datasets”, “Machine learning”. (4 il)
- Bakcell, ERP Technical Analyst (1 il)

Eyni zamanda, bir çox beynəlxalq konfranslarda dərc olunan elmi məqalələrin müəllifidir.

Sessiyalar

İyun Sessiyası

11 İyun, 2022
450 AZN 428 AZN

Klaster kampanyasına qeydiyyatdan keçərək daha çox qənaət edin!

Öz klasterini seç

Data Analitikası

Beginner to Intermediate
Advanced

Data Elmi

Beginner
Intermediate
Advanced
0 AZN