Praktiline masinõpe edasijõudnutele
Esita tellimus
| Toimumisaeg: | 04.10. - 10.11.2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Eesmärk: | Kursuse eesmärk on toetada organisatsioone/ettevõtjaid tulevikku puudutavate otsuste tegemisel ja minevikuandmete tõhusamal kasutamisel. Masinõppe algoritmide abil ennustusmudelite loomine tulevikusündmuste prognoosimiseks või tundmatute objektide klassifitseerimiseks. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sihtgrupp: | Organisatsioonide/ettevõtete personal ja tipp- või keskastme juhid, analüütikud. Inimesed, kelle tööks on teha informeerituid otsuseid tuleviku jaoks. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Eeldused: | Praktiline masinõpe algajatele (soovituslik) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Teemad: | Masinõppe algoritmide abil ennustusmudelite loomine tulevikusündmuste prognoosimiseks või tundmatute objektide klassifitseerimiseks. Andmete grupeerimine ja seoste leidmine ning reeglite tuletamine andmetest. Kursusel teeme läbi erinevaid stsenaariume, kus olemasolevad toorandmed tuleb viia masinõppe jaoks sobivale kujule, selleks õpime looma sobivaid skripte. Masinõppeks kasutame vabavaralist andmekaevandamise ning masinõppe paketti Weka. Loome koos näidisandmeid ja enda kogutud andmeid, kasutades ennustusmudeli peamisi masinõppe algoritme. Õpime loodud mudelite headust hindama ja testima. Implementeerime mudeleid Java keeles ja ka teistes keeltes, näiteks veebirakendustena JavaScripti ja PHP-d kasutades. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Õpiväljund: | Kursuse lõpetanu tunneb andmeanalüüsi ja masinõppe üldist olemust ning teab levinumate masinõppe algoritmide tööpõhimõtteid. Oskab kasutada andmeanalüüsi ja masinõppe paketti Weka graafilise kasutajaliidese kaudu ning ka Java teegina. Oskab andmeid koguda ning masinõppe jaoks ette valmistada, programmerides selleks erinevaid lahendusi ning kasutades Weka filtreid. Oskab genereerida keerukaid ennustusmudeleid, andmeid grupeerida ning leida andmete vahel tähendusrikkaid seoseid. Teab, kuidas ennustustulemusi valideerida ja nende headust hinnata. Oskab loodud ennustusmudeleid implementeerida Java keeles ja ka teistes keeltes, näiteks veebirakendustena JavaScripti ja PHP-d kasutades. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hindamiskriteeriumid: | Vähemalt 70% kontakttundides osalemine ning 70% praktiliste harjutuste sooritamine. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Õppekeel: | eesti keel | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Maht: | auditoorne õppetöö: 48 akadeemilist tundi iseseisev/muu õppetöö: 4 akadeemilist tundi | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Koolituse läbimist tõendav dokument: | TalTech tunnistus | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lektor: | Avar Pentel | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kontakt: | Katrin Kruut, 336 3933, katrin.kruut@taltech.ee | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Märkused hinna kohta: | Täienduskoolituse riikliku koolitustellimuse (RKT) kursusi rahastatakse Euroopa Sotsiaalfondi toel programmi “Täiskasvanuhariduse edendamine ja õppimisvõimaluste avardamine” kaudu ning on osalejatele tasuta. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Registreerumise tähtaeg: | 30.09.2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ajakava: |
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Esita tellimus