Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 19 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 3-5 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês
User
Os alunos fazendo este Course são
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Research Assistants
  • Data Analysts
  • Data Engineers
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Prazos flexíveis

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Nível avançado

Aprox. 19 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 3-5 hours/week...

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
4 horas para concluir

Introduction into particle physics for data scientists

4 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
Experimental particle physics13min
Testing hypotheses experimentally12min
Particle physics simulation7min
1 leituras
Lecture slides10min
Semana
2
5 horas para concluir

Particle identification

7 vídeos (Total 62 mín.), 1 leitura, 2 testes
7 videos
Tracking system7min
Ring Imaging Cherenkov detector6min
Calorimeters11min
Muon system8min
Machine learning in particle identification6min
Uniform classifiers12min
1 leituras
Lecture slides10min
1 exercício prático
Particle identification quiz20min
Semana
3
7 horas para concluir

Search for New Physics in Rare Decays

4 vídeos (Total 41 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
Lepton Flavour Violation14min
Classifier Constraints12min
Data vs Simulation Agreement5min
1 leituras
Lecture slides10min
Semana
4
4 horas para concluir

Search for Dark Matter Hints with Machine Learning at new CERN experiment

5 vídeos (Total 41 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
Search for Dark Matter at Accelerator Experiment11min
Getting Data Before Experiment is built10min
Going Deeper9min
Looking Ahead3min
1 leituras
Lecture slides10min
4.4
5 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Addressing Large Hadron Collider Challenges by Machine Learning

por WXOct 17th 2018

nice starting point for graduate students or senior undergraduate students who want to dig deeper in this direction

Instrutores

Avatar

Andrei Ustyuzhanin

Head of Laboratory for Methods of Big Data Analysis
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Mikhail Hushchyn

Researcher at Laboratory for Methods of Big Data Analysis
HSE Faculty of Computer Science

Sobre National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Aprendizagem de máquina avançada

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.