Maskininlärning med Python

I den här kursen lär vi oss de viktiga grundkoncepten inom maskininlärning och överblickar olika modeller för automatisk inlärning. Vi tittar även på hur man skapar modeller för maskininlärning baserade på beslutsträd och klustering med Python och SciKit Learning.

Lektionsplan

1. Vad är maskininlärning?

2. Linjär regresion

3. Gradient descent och loss-funktioner

4. Linjär regression med flera variabler

5. Klassificering med logistisk regression

6. Klustring 

7. Beslutsträd

8. Neurala nätverk

9. Exempel från verkligheten

​

Förkunskapskrav

Data Science från början

​

Nödvändig utrustning

PC med Windows 10 eller Linux, alternativt Mac (skall tillhandahållas av kursdeltagaren)

​

Nödvändig mjukvara

Python SDK (gratis)

PyCharm (gratis)

​

Omfattning

Varje lektion tar ca. 2 h och ges via videogruppsamtal.

Till varje lektion hör övningar som normalt tar 4-8h att lösa. Övningshandledning finns tillgänglig på svenska och engelska via videosamtal med skärmdelning.

​

Anmälan ditt intresse till academy@bitaddict.se*. I din intresseanmälan är det viktigt att du skriver kursens namn, planerat startdatum, ditt fullständiga namn och personnummer samt e-postadress och telefonnummer som du önskar bli kontaktad på. 

​

Varmt välkommen!

​

*För att kursen skall genomföras krävs ett visst minimum av deltagare.