Python та нейронні мережі ᐉ Навчання з нуля до першого проєкту - ІТ-курси, бізнес-тренінги, сертифікація | nt.ua

(044) 390 73 35 (050) 352 68 64

EN RU UA

Курс Python та нейронні мережі –
навчання з нуля до першого проєкту

Онлайн заняття з інструктором

Записуйся на консультацію та отримуй відповіді
на свої запитання

  • *

    старт

  • 6,75

    місяців

    162

    годин

    Пн, Ср, Сб

    розклад

Python

Про курс

Як проходить навчання

Заняття

Онлайн-уроки у Microsoft Teams з живим спілкуванням. Теорія подається просто та доступно, одразу закріплюється практикою.

Практика

Кожна тема супроводжується вправами та завданнями, щоб знання одразу закріплювалися. Ти будеш виконувати багато практичних завдань, міні-проєктів та в підсумку збереш власний фінальний проєкт.

Підтримка

Ми поруч з тобою ще 6 місяців після завершення курсу – відповіді на питання, поради й безкоштовні консультації.

Хочеш дізнатиськурсу?

Програма курсу

Python та нейронні мережі – навчання з нуля до першого проєкту

Курс побудований на практичних прикладах та сучасних підходах до роботи з даними й штучним інтелектом. Ви поступово пройдете шлях від базового Python до створення власних моделей, що працюють із реальними задачами. Програма поєднує фундаментальну теорію та багато практики, тож ви навчитеся аналізувати дані, будувати візуалізації та створювати перші AI-рішення. По завершенні курсу у вас буде реальний проєкт і сильний фундамент для подальшої роботи у сфері Data Science та розробки AI.

1. Основи Python

  • Знайомство та базові конструкції
    • Вступ до Python
    • Що таке Python, його застосування, огляд синтаксису
    • Установка Python та середовища (Jupyter, VS Code)
    • Виведення на екран (print), змінні, типи даних, числові типи, рядки, булеві значення
    • Арифметика та базові операції
    • Основні математичні операції, порядок виконання, присвоєння
    • Булева логіка і оператори порівняння (==, !=, >, <, and, or, not)
    • Умовні оператори if, elif, else, вкладені умови, скорочений запис
    • Методи роботи з рядками len(), upper(), lower(), split(), replace(), f-string
  • Структури даних, цикли, функції
    • Списки та базові структури даних
    • list, tuple, set, dict — огляд і базові операції
    • Цикли for, while, break, continue, range()
    • Ітерація по списках, словниках
    • Генератори списків
    • Функції: def, аргументи, return, позиційні та іменовані аргументи, *args, **kwargs
    • Область видимості змінних
    • Обробка винятків: try/except, базові типи помилок
    • Імпорт модулів та бібліотек (import, from...import)
    • Стандартні бібліотеки: math, random, datetime
  • Міні-проєкти
    • Калькулятор з різними операціями
    • Робота з рядками та форматування
    • Введення/виведення даних
    • Менеджер завдань (to-do list)
    • Аналіз частоти слів у тексті
    • Прості ігри (вгадай число)

2. Python для Data Science

  • Бібліотеки NumPy, Pandas, Matplotlib
    • NumPy та Pandas
    • Масиви NumPy, базові операції, reshape, індексація, зрізи, операції над масивами
    • Series та DataFrame: створення, фільтрація, агрегація
    • Імпорт/експорт даних (CSV, Excel)
    • Очищення даних
    • Пропущені значення, дублі, категорії
    • Робота з датами, текстом, кодування
    • Візуалізація даних
    • Matplotlib /Seaborn. Побудова графіків: лінійні графіки, гістограми, діаграми розсіяння
    • Налаштування підписів осей, легенд, збереження графіків
  • Міні-проєкти
    • Математичні обчислення, обробка даних
    • Аналіз CSV, очищення даних, групування
    • Створення дашбордів, візуалізація трендів
  • Робота з реальними даними: аналіз датасетів
    • Завантаження відкритого датасету (Kaggle, UCI), огляд
    • Первинний аналіз даних: describe(), info(), візуалізація розподілу
    • Обробка пропусків, категоріальних даних (fillna, dropna, map, get_dummies)
    • Агрегація та групування (groupby, agg, pivot_table)
    • Попередня підготовка для ML
    • Нормалізація, стандартизація, розділення train/test
  • Практика над датасетами: повний цикл обробки даних
    • Від завантаження до підготовки для навчання моделі
    • Класифікація (напр. ірис, цифри), регресія (вартість житла)
    • Аналіз якості даних
    • Outliers, кореляція ознак, побудова heatmap
  • Міні-проєкти
    • Аналіз COVID-19 статистики
    • Дослідження ринку нерухомості
    • Аналіз соціальних мереж

3. Вступ до нейронних мереж

  • Теорія нейромереж. Математичні основи
    • Базові поняття: штучний нейрон, шар, активація, навчання, ваги
    • Де застосовують НН (класифікація, регресія, генерація даних)
    • Повнозв’язна (Dense) мережа
    • Приклади базових моделей на Keras/TensorFlow або PyTorch
  • Побудова першої моделі
    • Побудова простої мережі, запуск навчання, оцінка точності
  • Міні-проєкти
    • Реалізація персептрона з нуля
    • Розпізнавання цифр MNIST
    • Передбачення цін на житло

4. Архітектури нейронних мереж

  • Огляд архітектур нейронних мереж
    • Рекурентні нейронні мережі (RNN)
    • Класифікація зображень CIFAR-10
    • Послідовності, LSTM, GRU
    • Для послідовностей, базова теорія, приклади
    • Згорткові нейронні мережі (CNN)
    • Базові поняття для обробки зображень,
    • Інші модифікації
    • Dropout, BatchNorm, різні функції активації
  • Запуск та аналіз різних архітектур
    • Приклади з готовими датасетами
    • Міні-проєкти
    • Передбачення акцій
    • Генерація тексту
    • Аналіз настроїв

5. Методи навчання нейронних мереж

  • Огляд методів навчання нейронних мереж
    • Оптимізація та регуляризація
    • Просунуті методи
    • Deployment та MLOps
    • Порівняння методів, кейси їх застосування
    • Порівняння оптимізаторів
    • Боротьба з перенавчанням
    • Hyperparameter tuning
    • Ансамблі моделей
    • Cross-validation для НМ
    • Метрики якості
    • Flask API для моделі
    • Dockerизація додатка
    • Моніторинг моделей
  • Робота з готовими моделями
    • Завантаження, використання і донавчання попередньо навчених (pre-trained) моделей
    • HuggingFace, TensorFlow Hub
    • Transfer Learning
    • Використання для задач класифікації на малих датасетах

6. Фінальний проєкт.
Повний ML pipeline: від збору даних до deployment моделі з вебінтерфейсом.

  • Вибір теми фінального проєкту та його реалізація
    • Постановка задачі
    • Вибір/надання датасету (Kaggle), визначення мети (класифікація/регресія)
    • Розробка повного пайплайну
    • Передобробка даних, побудова моделі, навчання, валідація
    • Оцінка результатів
    • Досягнення заданої точності, аналіз помилок
  • Захист проєкту
    • Демонстрація рішення
    • Пояснення вибору архітектури
    • Короткий виклад результатів

Інструменти, які вивчиш на курсі

AWS

AWS

GIT

GIT

Google Colab

Google Colab

PyTorch

PyTorch

Scikit learn

Scikit learn

Matplotlib

Matplotlib

Pandas

Pandas

Python

Python

TensorFlow

TensorFlow

Keras

Keras

GitHub

GitHub

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook

Docker

Docker

Seaborn

Seaborn

VS Code

VS Code

SQL

SQL

NumPy

NumPy

Навички, які отримаєш після курсу

Викладач курсу

Олександр Штикало

Олександр Штикало

Python developer, Аспірант та старший інженер

3+ років досвіду

Стек технологій: Python, Numpy, TensorFlow, Pytorch, Unity, ChatGPT, OpenSCAD

Дослідник і практик, працює в наукових установах, де щодня застосовує AI-інструменти. Має досвід у створенні нейронних мереж для реальних проєктів: від групування пристроїв у симуляціях до розпізнавання зіниці ока та оптимізації розміщення Bluetooth-систем у місті.

Твій сертифікат

🎓 Офіційне підтвердження твоїх знань! Після курсу ти отримаєш електронний сертифікат, що підтвердить твої знання з Python та нейронних мереж. Його можна легко додати до LinkedIn чи GitHub, щоб показати свої досягнення колегам і роботодавцям, а ми завжди готові підтвердити твої здобуті навички.

Сертифікат ти зможеш прикріпити до свого облікового запису LinkedIn.

Твій сертифікат

python-form

Консультація з менеджером