Одноклассники проведут онлайн-лекции по машинному обучению

Социальная сеть Одноклассники совместно с сообществом OpenDataScience запускает серию из девяти еженедельных лекций по анализу данных и машинному обучению. Лекции организованы на базе образовательного проекта «Технополис» силами лаборатории OK Data Science и будут транслироваться в прямом эфире из офиса социальной сети в Санкт-Петербурге.

Трансляции будут проводиться с помощью мобильного приложения OK Live и пройдут в официальной группе «Технополиса» в Одноклассниках.

Онлайн-лекции начнутся 3 марта и продлятся до конца апреля. Курс будет интересен студентам технических специальностей, а также всем, кто использует в работе анализ больших данных и умные алгоритмы.

Лекции об анализе данных, машинном обучении, технологиях компьютерного зрения и современных рекомендательных моделях будут вести как сотрудники Одноклассников, так и приглашенные эксперты. В частности, специалист по машинному обучению Дмитрий Бугайченко расскажет об особенностях анализа текстового контента, а эксперт в области data mining Александр Луценко проведет лекцию о нейросетях.

Серия лекций Одноклассников организована в дополнение к общему онлайн-курсу #mlcourse_open, проводимому в сотрудничестве сообщества Open Data Science и Mail.Ru Group.

Образовательный проект «Технополис» — совместная инициатива Одноклассников и Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого для студентов технических специальностей. В рамках проекта организована двухлетняя программа «Java-разработчик высоконагруженных систем». Курсы программы помогают студентам быстрее освоить профессию, университету — давать актуальные знания, а компании — принимать специалистов, готовых к работе без дополнительного обучения.

Предварительный план лекций:

3 марта

Задача машинного обучения, проклятие размерности, bias-variance, градиентный спуск (Сергей Бойцов)

10 марта

Введение в классическое компьютерное зрение (Сергей Бойцов)

17 марта

Анализ текстов, предобработка текста для анализа (Дмитрий Бугайченко)

24 марта

Рекомендательные модели. Коллаборативная фильтрация (Приглашённый лектор из Segmento)

31 марта

Байесовский подход к машинному обучению (Виталий Худобахшов)

7 апреля

Введение в Spark (Наталья Притыковская)

14 апреля

Введение в нейросети (Александр Луценко)

21 апреля

Введение в Reinforcement Learning (Илья Сергеев)

28 апреля

Эволюционные методы (Александр Луценко)