Machine Learning

Organizira: DRAP
Lokacija: Industrijsko-obrtnička škola Pula, Rizzijeva ulica 40, Pula
Početak tečaja: 21.02.2017. od 18:00 sati
Upisi do 19.02.2017. do 18:00 sati
Tečaj traje 13 tjedana
Popunjeno 29 od ukupno 35 mjesta
Tečaj je završio

Kratki opis

Svakodnevno se razvijaju nova zanimanja koja nisu postojala dok ste se školovali i možda razmišljate o promjeni? Mislite da ste pogriješili u izboru karijere ili možda još lutate u traženju sebe? Machine learning jedno je od njih i nastalo je zbog nevjerojatne količine podataka i veće procesorske moći. Riječ je o najbrže rastućim plaćama u razvijenim zemljama, no kroničan je nedostatak kadrova koji imaju ta znanja. Dok jedni Machine learning koriste kako bi smanjili količinu spama u inboxu, drugima pomaže za bržu i točniju dijagnozu pacijenata. Naravno, tu su i oni koji ga koriste kako bi na glasovni upit korisnika prikazali slike slatkih maca na livadi, jer, budimo realni, tko ne voli slike mačaka?! Da biste bili stručnjak za Machine learning ne trebate imati doktorat, to novo područje moguće je samostalno savladati uz pomoć online tečajeva. Digitalna revolucija servirala je znanje na pladanj svima, ali istovremeno i visoko podigla ljestvicu motiviranosti i samodiscipline. Iako mnogi upisuju tečajeve, u nedostatku vremena ili volje nikad ne stignu do zadnje lekcije i certifikata, a community je taj koji može spasiti stvar i polaznike zajedničkom energijom dovesti do cilja. WeCliqued uz podršku HGK organizira besplatnu edukaciju baziranu na Machine Learning tečaju Sveučilišta Stanforda na Courseri u trajanju od 11 tjedana, pod mentorskom palicom Lovre Žmaka. Predavanja počinju 21. veljače, a održavat će se u popodnevnim satima u Industrijsko-obrtničkoj školi u Puli, dva puta tjedno po tri sata. Napravite prvi korak u savladavanju nove vještine, upoznajte ljude i pripremite se za novu karijeru. ##### Machine Learning from Stanford University. Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has given us self-driving cars, practical speech recognition, effective web search, and a vastly improved understanding of the human genome. Machine learning is so pervasive today that you probably use it dozens of times a day without knowing it. Many researchers also think it is the best way to make progress towards human-level AI. In this class, you will learn about the most effective machine learning techniques, and gain practice implementing them and getting them to work for yourself. More importantly, you'll learn about not only the theoretical underpinnings of learning, but also gain the practical know-how needed to quickly and powerfully apply these techniques to new problems. Finally, you'll learn about some of Silicon Valley's best practices in innovation as it pertains to machine learning and AI. This course provides a broad introduction to machine learning, datamining, and statistical pattern recognition. Topics include: (i) Supervised learning (parametric/non-parametric algorithms, support vector machines, kernels, neural networks). (ii) Unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, recommender systems, deep learning). (iii) Best practices in machine learning (bias/variance theory; innovation process in machine learning and AI). The course will also draw from numerous case studies and applications, so that you'll also learn how to apply learning algorithms to building smart robots (perception, control), text understanding (web search, anti-spam), computer vision, medical informatics, audio, database mining, and other areas. 1000+ courses from schools like Stanford and Yale - no application required. Build career skills in data science, computer science, business, and more.

izvor: coursera.org

Termini

Certifikat

Po završetku ovog tečaja možeš dobiti certifikat. Certifikat izdaje coursera.org. Ako želiš saznati više, posjeti stranicu tečaja i provjeri uvjete plaćanja i izdavanja certifikata.

Napomene

Sa sobom trebate ponijeti laptop, a dobro će vam doći i olovka i papir. Tečaj ne zahtijeva neko određeno predznanje iz matematike i programiranja, tj. sve što vam je potrebno ćete naučiti po putu. Da biste uspješno završili tečaj, potrebno je uspješno završiti sve ispite znanja i zadatke iz programiranja. Tečaj je baziran na MatLabu, odnosno Octave kao besplatnoj alternativi, koji omogućavaju relativno jednostavno i brzo implementiranje numeričkih algoritama. Ovo se pokazalo kao najefikasniji način za učenje, ali se često koristi i u praksi za prototipove algoritama prije nego što se implementiraju u nekom drugom programskom jeziku.

Za sva pitanja obratite se na lovrozmak@gmail.com
O organizatoru
Drap logo 1024x1024 d w transparent
DRAP
DRAP je digitalnih agencija fokusirana na kreativnu primjenu novih tehnologija. O njihovim inovativnim rješenjima pisali su vodeći globalni mediji poput Business Insidera, a nagrađeni su brojnim nagradama u zemlji i svijetu.
http://www.drap.agency/
Mentori
Profil
Lovro Žmak

Upiši

Pretraži tečajeve prema interesu i lokaciji i upiši tečaj koji te zanima.

Druži se s budućim kolegama i stručnjacima iz industrije.

Opcionalno, po završetku tečaja, možeš samostalno platiti certificiranje i dobiti certifikat koji će biti dodatan plus u tvome životopisu.

Tečajevi

WeCliqued omogućava besplatno slušanje tečajeva za grupe ljudi koji dijele interes prema određenom području, uz stručne mentore koji će tečajeve dodatno obogatiti vlastitim iskustvom iz prakse.

Tečajevi su bazirani na popularnim online platformama kao što su Coursera i Future Learn, a održavaju se u fiksnim terminima u popodnevnim satima na atraktivnim lokacijama. Po završetku tečaja, polaznici mogu samostalno platiti polaganje ispita na platformi na kojoj je tečaj baziran i tako dobiti certifikat.

Polaznici će steći nova znanja i vještine te upoznati kolege i ostvariti kontakte sa stručnjacima iz industrije koji im mogu pomoći u usmjeravanju karijere.

Svi tečajevi