Kurs Praktycznego Uczenia Maszynowego

Queen Mary University Summer School

Opis programu

Przeczytaj oficjalny opis

Kurs Praktycznego Uczenia Maszynowego

Queen Mary University Summer School

Przegląd

Uczenie maszynowe wpływa na współczesne życie w wielu różnych drogach i po cichu rewolucjonizuje sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Widzimy wpływ algorytmów uczenia maszynowego w mediach społecznościowych, wyszukiwarkach internetowych, modułach sprawdzania pisowni urządzeń mobilnych i samochodach do samodzielnego prowadzenia. Ten kurs pozwoli Ci zapoznać się z uczeniem maszynowym za pomocą języka programowania Python i zestawu narzędzi do programowania TensorFlowTM od Google. Nie zakłada się tła programowania, jednak jeśli chcesz wziąć udział w tym kursie, powinieneś zapoznać się z używaniem komputerów.

Ten kurs jest prowadzony przez naukowców używających uczenia maszynowego do analizy danych w Wielkim Zderzaczu Hadronów w CERN-ie i pozwoli ci pracować na praktycznych przykładach zarówno z problemów ogólnych, jak i fizycznych. Przykłady zostaną wyciągnięte z różnych problemów, aby umożliwić ci zrozumienie narzędzi i sposobu ich użycia. To przygotuje cię do mini-projektu analizującego dane z eksperymentu z fizyką cząstek w celu uzupełnienia przykładów napotkanych wcześniej na kursie.

Cele kursu

Jest to kurs praktyczny, który oferuje wprowadzenie do koncepcji uczenia maszynowego i zastosowania algorytmów do kilku rodzajów dostępnych próbek danych. Aby to osiągnąć, zapoznasz się z językiem programowania Python i kluczowymi koncepcjami związanymi z zestawem narzędzi programowania TensorFlowTM. Nauczysz się, jak szkolić algorytmy uczenia maszynowego i oceniać ich działanie na danych obrazu i danych naukowych z Wielkiego Zderzacza Hadronów. Rozwiniemy Twoje umiejętności programistyczne, abyś mógł zbadać potencjalne zalety algorytmów głębokiego uczenia się.

Nauczać i uczyć

Będziesz nauczany poprzez połączenie wykładów, prac laboratoryjnych i warsztatów.

Wyniki nauki

Nauczysz się / rozwijasz:

  • podstawowe polecenia w Pythonie i naucz się manipulować danymi za pomocą tego języka programowania
  • jak wykorzystać narzędzia TensorFlowTM do optymalizacji sieci neuronowych i splotowych sieci neuronowych jako przykłady algorytmów uczenia maszynowego
  • zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego i ich wykorzystania.

Będziesz rozwijać / być w stanie:

  • zrozumieć zasady algorytmów optymalizacyjnych i rolę funkcji aktywacyjnych w sieciach neuronowych
  • zrozumieć pojęcie przetrenowania hiperparametrów dla algorytmu uczenia maszynowego i jak można go wykryć za pomocą próbek danych
  • zrozumieć pojęcie charakterystyki charakterystycznej odbiornika (ROC) i określić, w jaki sposób obszar pod tą krzywą może być użyty do wyboru modeli w oparciu o możliwość oddzielenia sygnału od tła
  • zademonstrować wiedzę specjalistyczną poprzez portfolio prac, które zbudujesz podczas tego kursu, oraz zastosowanie tego portfela umiejętności do rozwiązywania problemów
  • demonstrują zaokrąglony rozwój intelektualny we wszystkich aspektach tego kursu, w tym samodzielną naukę, lekturę ukierunkowaną, quizy w trakcie sesji, aby przetestować przyrostową asymilację wiedzy i ostateczną krytyczną prezentację tego, czego się nauczyłeś i osiągnąłeś podczas kursu
  • popraw swoje możliwości badawcze poprzez zastosowanie podstawowych zasad uczenia maszynowego do przykładowych zbiorów danych. Umożliwi to krytyczną analizę danych pod kątem konkretnych problemów przy użyciu nowoczesnych technik
  • komunikuj się wyraźnie za pośrednictwem części prezentacji ustnej, gdzie przedstawisz pięciominutową prezentację na temat tego, czego się nauczyłeś podczas kursu (w tym główne wyniki, które uzyskałeś) i odpowiesz na pytania dotyczące prezentacji.

Wymagania wstępne

Aby dołączyć do naszej szkoły letniej, powinieneś ukończyć co najmniej dwa semestry w swojej instytucji macierzystej.

Zapraszamy uczniów szkół letnich z całego świata. Akceptujemy szereg kwalifikacji:

  • jeśli twoja instytucja macierzysta używa czteropunktowej skali ocen (GPA), zwykle potrzebujemy 3,0 GPA
  • jeśli twoja instytucja domowa używa skali litery, musisz mieć B

Witamy międzynarodowe kwalifikacje i każdy wniosek rozpatrujemy indywidualnie pod względem jego wartości akademickiej.

Wymagania w języku angielskim

Wszystkie nasze kursy są prowadzone i oceniane w języku angielskim. Jeśli angielski nie jest twoim pierwszym językiem, musisz spełnić jedno z następujących wymagań języka angielskiego, aby dołączyć do letniej szkoły QMUL:

  • Jeśli posiadasz dyplom z większością anglojęzycznego kraju i Kanady, możesz użyć tego dyplomu, aby spełnić wymagania dotyczące języka angielskiego, aby wziąć udział w kursie, pod warunkiem, że ukończenie studiów zostało ukończone nie później niż 5 lat przed datą rozpoczęcia kursu, którego dotyczy wniosek.
  • IELTS, 7 ogólnie lub więcej
  • Test internetowy TOEFL wymaga co najmniej 100 (L22; S25; R24; W27)
  • PTE Academic 68
  • Certyfikat Cambridge w Advanced English 185 70- grade C (old marking system)
Ta szkoła oferuje programy z:
  • Język angielski


Ostatnia aktualizacja June 19, 2018
Czas trwania i cena
Ten kurs jest Na kampusie
Start Date
Data rozpoczęcia
Lipiec 2019
Duration
Czas trwania
W pełnym wymiarze godzin
Price
Cena
1,499 GBP
na sesję, która obejmuje naukę i program towarzyszący
Locations
Wielka Brytania - London, England
Data rozpoczęcia : Lipiec 2019
Termin nadsyłania zgłoszeń Skontaktuj się ze szkołą
Data zakończenia Skontaktuj się ze szkołą
Dates
Lipiec 2019
Wielka Brytania - London, England
Termin nadsyłania zgłoszeń Skontaktuj się ze szkołą
Data zakończenia Skontaktuj się ze szkołą