E-learner
Создание видео на YouTube от Google, производные карбоновых кислот от CrashCourse, веб-разработка для начинающих от GeekBrains, машинное обучение в спортивной аналитике на Coursera, концепция цифровых кентавров на Stepik, математика сейчас на Постнауке
🔳 9 августа 19:00 — Вебинар “Create Videos with YouTube”
С 2 миллиардами пользователей, которые заходят в систему каждый месяц, YouTube предоставляет захватывающий способ повысить узнаваемость вашего бренда с помощью видео. Во время этого занятия вам расскажут, как понять поведение вашего бренда и целевой аудитории, писать, раскадровывать и снимать увлекательные видеоролики, продавать свой контент пользователям и измерять ваш успех. Вебинар проводится с использованием YouTube и длится 60 минут. Курс не предполагает никаких предварительных знаний или опыта, поэтому предварительное чтение не требуется. Во время занятия будет возможность задать вопросы.
🔳 Carboxylic Acid Derivatives & Hydrolysis Reactions: Crash Course Organic Chemistry #31
Сложные эфиры имеют широкий спектр применения: от придания ароматизаторам и одеколонам аромата до профилактики таких заболеваний, как цинга. Витамин С, антиоксидант, предотвращающий цингу, получают из карбоновых кислот, класса органических соединений, о которых вы могли узнать в предыдущих выпусках! В этом выпуске ускоренного курса органической химии вы рассмотрите четыре различных производных карбоновых кислот и их реакционную способность и узнаете некоторые механизмы реакции гидролиза, которые можно использовать в синтезе пенициллина!
🔳 7 августа 20:00 — Веб-разработка для начинающих
Веб-разработка — самое востребованное направление программирования. Особенно ценятся разработчики полного цикла: те, кто могут сверстать сайт, оживить его с помощью JavaScript и настроить серверную часть.
На бесплатном интенсиве от GeekBrains вы узнаете, как наполнить сайт с помощью HTML, как оформлять веб-страницы с помощью CSS-стилей, как работать с макетом figma, как создать адаптивный сайт.
Вы научитесь:
- Создавать небольшие сайты;
- Использовать хостинги и публиковать сайты в интернете;
- Работать с языком разметки HTML/CSS.
🔳 Introduction to Machine Learning in Sports Analytics
В этом курсе вы будете изучать методы контролируемого машинного обучения с использованием инструментария python scikit learn (sklearn) и реальных спортивных данных, чтобы понять алгоритмы машинного обучения и способы прогнозирования спортивных результатов. Основываясь на предыдущих курсах по специализации, студенты будут применять такие методы, как опорные векторные машины (SVM), деревья решений, случайный лес, линейная и логистическая регрессия, а также ансамбли учащихся для изучения данных из профессиональных спортивных лиг, таких как NHL и MLB, а также носимые устройства, такие как Apple Watch и инерциальные измерительные устройства (IMU). К концу курса студенты будут иметь общее представление о том, как методы классификации и регрессии могут использоваться для обеспечения спортивной аналитики по спортивным мероприятиям и событиям.
🔳 Bootcamp "Digital centaur" for continuing learners
Буткемп "Цифровой кентавр" — это бесплатный онлайн-интенсив по искусственному интеллекту от специалистов-практиков. Он предназначен для учащихся 8 - 11 классов и готовит к участию в конкурсе AIIJC.
Курс состоит из 2 частей: из курса для начинающих и курса для продолжающих. Данная часть предназначена для тех, кто уже много работал с языком Python и владеет основными понятиям искусственного интеллекта.
В курсе для продолжающих в заданиях и дополнительных материалах будет рассмотрена концепция цифровых кентавров. Цифровой кентавр — система, состоящая из человека и искусственного интеллекта, которая способна решать поставленные задачи эффективнее, чем человек и искусственный интеллект в отдельности. Обучаясь на курсе, вы станете автором своих собственных кентавриных систем.
В данном курсе будет много математики и теории, которая позволит глубоко погрузиться в предмет, а также будут рассмотрены уникальные темы по медицине, рекомендательным системам. Будет много практики и живого взаимодействия с экспертами.
🔳 Чем сейчас занимается математика
Некоторые открытия в математике находят свое применение спустя десятки и даже сотни лет. Так произошло с нейросетями: теория машинного обучения возникла еще в 1970-х, но заинтересовались ею совсем недавно. Как математика изменилась за последние 20 лет? Чем занимаются настоящие математики? На какие вопросы должна ответить математика, чтобы это могло повлиять на человечество в целом? Рассказывает доктор физико-математических наук, генеральный директор «Яндекса» в России Елена Бунина.
