курсы повышения квалификации

Прогнозирование потребления и цен РСВ при помощи нейронных сетей в Python

Дата проведения
08.04.2021 - 09.04.2021
Стоимость
41 000 (очно) р. (НДС не облагается)
Длительность
16 академических часа
Место проведения
2-ая Звенигородская ул., д.13, стр.43, кабинет 11
Другие даты
Нет

Цели

Совершенствование компетенций слушателей в области прогнозирования с помощью нейронных сетей

Задачи

Сформировать практические навыки в сфере прогнозирования потребления и цен РСВ при помощи нейронных сетей в Python

О Курсе

Учебный центр НП «Совет рынка» приглашает Вас и Ваших коллег принять участие 8-9 апреля 2021 года в курсе повышения квалификации «Прогнозирование потребления и цен РСВ при помощи нейронных сетей в Python».

Решая задачи прогнозирования потребления и цен на электроэнергию в MS Excel, специалисты в определенный момент сталкиваются с невозможностью усложнить вычисления и, как следствие, не могут повысить качество прогнозов. Работа превращается в рутину, качество ее годами не улучшается.

Для повышения качества прогнозирования необходимо перейти на новый, более эффективный инструмент, что требует времени и громадных усилий на первом этапе. Семинар поможет специалистам в области прогнозирования сделать первые несколько шагов по разработке моделей прогнозирования в Python. Участники семинара сначала получат базовые теоретические знания, а затем вместе с преподавателем напишут код в Python, который реализует нейронную сеть для прогнозирования потребления или цены РСВ. Исходные данные будут предоставлены преподавателем. Написанный код программы слушатели заберут с собой, чтобы позднее самостоятельно его усложнять.

На сегодняшний день Python - наиболее широко применяющийся язык программирования для разработки математических алгоритмов.


Какие полезные знания, навыки слушатели получат в результате обучения для решения этой проблемы

  1. знания о нейронных сетях
  2. знания о прогнозировании потребления или цен на электроэнергию при помощи нейронных сетей
  3. навыки написания кода в Python, основные конструкции языка
  4. навыки создания нейронных сетей при помощи стэка технологий Python/Keras/TensorFlow
  5. пример реализации нейронной сети при помощи Python/Keras/TensorFlow, код которого слушатели заберут с собой

Целевая аудитория

Специалисты отделов прогнозирования, планирования, мониторинга и т.д.

Ограничение на число участников: 12 человек

Пожелание: приветствуется базовые знания программирования (простейшие конструкции циклов for, условий if).

По окончании обучения выдается Удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

В соответствии с Законом Российской Федерации от 29 декабря 2012 г. N 273-ФЗ "Об образовании в Российской Федерации", к освоению дополнительных профессиональных программ допускаются: лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование.

До даты проведения семинара Участник обязан предоставить в АНО «УЦ «Совет рынка» копию диплома об образовании.

До даты проведения семинара Вы можете направить вопросы преподавателям по темам мероприятия на электронный адрес: inna@ec-mc.ru для подготовки ответов и включения их в программу.


08 Апрель 2021 года
09:30 09:50 Регистрация
09:50 10:00 Приветственное слово
10:00 11:30 Введение в нейронные сети: история нейронных сетей, основные параметры, обучение

Математик, основатель Математического бюро Чучуева Ирина Александровна

11:30 11:45 Кофе-пауза
11:45 13:15 Введение в Python, среда разработки PyCharm: история, основные типы данных для моделирования, базовые конструкции языка, отладчик программного кода

Математик, основатель Математического бюро Чучуева Ирина Александровна

13:15 14:00 Обеденный перерыв
14:00 16:30 Установка и настройка среды разработки на персональные компьютеры участников (совместно с преподавателем)

Математик, основатель Математического бюро Чучуева Ирина Александровна

09 Апрель 2021 года
10:00 11:30 Практическое занятие 1: загрузка исходных данных, построение графиков, создание предикторов

Математик, основатель Математического бюро Чучуева Ирина Александровна

11:30 11:45 Кофе-пауза
11:45 13:15 Практическое занятие 2: масштабирование исходных данных, создание нейронной сети, контроль процесса обучения, вычисление прогноза с использованием готовой сети

Математик, основатель Математического бюро Чучуева Ирина Александровна

13:15 14:00 Обеденный перерыв
14:00 16:30 Практическое занятие 3: повышение точности прогнозирования, рекомендации по параметризации модели, вложенное обучение, хранение моделей

Математик, основатель Математического бюро Чучуева Ирина Александровна