E-learner
Компьютерная лингвистика от Crash Course и вебинары по дизайну интерьеров, психологии клиентов и motion-дизайну от Skillbox
Мы выбрали самые интересные анонсы вебинаров. Полное расписание прямых эфиров можно увидеть здесь: https://live.skillbox.ru/calendar/
▫️25.01 19:00 «Знакомимся с профессией CG-художника»
Вы узнаете кто такой CG-художник и где он востребован, познакомитесь с инструментами для успешного карьерного роста в сфере CG и понаблюдаете за мастер-классом, на котором преподаватель в прямом эфире нарисует персонажа по просьбе зрителей.
▫️ 26.01 16:00 «Как выбрать специализацию в дизайне интерьеров»
Что вы узнаете на вебинаре:
- рынок дизайнеров интерьера 2021;
- в чем отличие между профессиями «архитектор», «дизайнер», «декоратор»;
- какие составляющие в профессии;
- как дизайнеру найти свой стиль;
- современные тренды в материалах, цветах и формах. На что есть спрос у заказчиков и как грамотно работать с клиентами?
▫️ 27.01 16:00 «Психология поведения клиента и как на нее влиять»
В прямом эфире вы узнаете:
- ТОП причин почему клиенты уходят к конкурентам;
- ТОП триггеров влияния на клиентов;
- секреты НЛП в маркетинге;
- основные принципы упаковки;
- что важно в личном бренде;
- 3 уровня мотивации клиентов;
- 3 уровня трансформации клиентов.
▫️28.01 16:00 «Введение в Motion-дизайн. Создаём анимацию»
На вебинаре вы узнаете:
- моушен-дизайн сегодня;
- стартовый набор специалиста (ПО);
- с чего начать работу;
- cinema4D. Азы, дающие неплохой результат.
▫️«Computational Linguistics: Crash Course Linguistics #15»
Компьютеры довольно хороши, и мы используем их для разных языковых задач каждый день. Но научить компьютеры понимать язык на удивление сложно! В этом выпуске ускоренного курса лингвистики вы узнаете о программировании компьютеров для обработки человеческого языка, что называется вычислительной лингвистикой или обработкой естественного языка. Вы рассмотрите типы языковых задач, которые компьютеры могут и не могут выполнять, узнаете, как работает обработка естественного языка, а также различные типы предубеждений, которые существуют в машинном обучении.
