פרטים נוספים
whatsapp
לימודי הייטק ב-INT LIVE
טלפון

 Machine Learning

למידת מכונה היא הטכניקה הגורמת למחשבים לפעול מבלי להיות מתוכנת באופן מפורש.

 תאריך הקורס: 03/08/2025
 17:30-21:15

מהו קורס Machine Learning?

למידת מכונה היא הטכניקה הגורמת למחשבים לפעול מבלי להיות מתוכנת באופן מפורש. בקורס זה תלמדו על טכניקות למידת מכונה, תלמדו כיצד ליישם אותם ולגרום להם לעבוד עבורכם. לאחר השלמת הכשרה זו, המשתתפים יהיו מסוגלים: לתכנן, ליצור, להעריך ולפרוס מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים קטנים על ידי מודלים מפוקחים ולא מפוקחים.

תיאור הקורס

הקורס יתמקד בנושאים הבאים:

  •  supervised learning
  •  Unsupervised learning
  •  Deep learning basics
  •  Convolutional neural nets

היקף שעות

40 שעות אקדמיות, 8 מפגשים.

קהל יעד ותנאי קבלה

  • מנתחי נתונים, מפתחים, אנשי מקצוע בתחום הבינה העסקית, מהנדסי נתונים
  • תפקידים נוספים האחראים על ניתוח נתוני הארגון

שאלות נפוצות על קורס Machine Learning

תוכנית לימודים

1
צורה
Basics and supervised learning

Module 1

  • Intro to ML
  • Linear Regression as an example
  •  Gradient descent- theory
  •  Gradient descent- methods
  •  Supervised learning theory and formalization
  •  Hypothesis classes
  •  Overfitting and regularization
  •  Regularized linear regression
  •  Logistic regression
  •  Multi-Class Logistic regression

Basics and supervised learning

2
צורה
Unsupervised learning and data handling

Module 2

  • Intro to unsupervised learning, Data science examples
  •  Dimensionality reduction: PCA (Principal component analysis)
  •  K nearest neighbors
  •  Fast algorithms for nearest neighbors
  •  What is clustering?
  •  K-means
  •  Clustering algorithms: Hierarchical, DBSCAN, OPTICS
  •  Handling big data – introduction
  •  Exercises:
    Creating algorithm methods

Unsupervised learning and data handling

3
צורה
Deep learning basics

Module 3

  • Intro and history
  •  Neural networks
  •  Properties of a neural net
  •  Back propagation
  •  Why does it work?
  • Tips and tricks

Deep learning basics

4
צורה
Advanced deep learning

Module 4

  • Convolutional neural nets: intro
  •  Convolutional neural nets: architecture, tips examples
  •  Auto Encoders
  •  RNN (Recurrent Neural Nets)
    LSTM (Long Short Term Memory)
  •  Generative Models
  •  (GAN) Generative Adversarial Networks
  •  Exercises :
    Creating algorithm methods
    Generate RNN net Develop simple encoder

Advanced deep learning

הרשמה לקורס


    שיחה עם נציג

    דילוג לתוכן