Обука за Advanced Data Science with Python

• Напредни AI концепти: Преглед на вештачката интелигенција со вовед во напредни концепти, како длабоко учење и невронски мрежи.
• Анализа на временски серии: Истражување на методологии како ARIMA и SARIMA за анализа на временски серии.
• Random Forests: Детално изучување на алгоритми за decision trees и random forests.
• Reinforcement Learning: Основи на reinforcement learning, Q-learning, deep Q-networks и policy gradients.
• Длабоко учење (deep learning): Вовед во невронски мрежи, конволутивни невронски мрежи и други напредни модели, со практични задачи за имплементација.
• Обработка на природен јазик (NLP): Предпроцесирање на текстуални податоци, word embeddings и практична работа со NLP библиотеки во Python.
• Евалуација на модели: Техники за оценување на напредни модели за машинско учење (precision, recall, cross-validation).

По завршувањето, студентите ќе можат да имплементираат, оптимизираат и критички евалуираат комплексни модели за машинско и длабоко учење, применувајќи ги во решавањето на конкретни реални предизвици во AI и data science.

• Python
• Spyder
• Jupyter Notebook

Сите алатки се бесплатни и инструкции за симнување и инсталирање ќе ви бидат предадени со започнувањето на програмата.