Телеграм

Университет 2.0 | Курсы Вебинары

@universitet20 Высшее образование и курсы
РКН: проверяем Не иноагент
Информация о бесплатных мастер-классах, вебинарах и лекциях по самым актуальным направлениям - от бизнеса и заработка до дизайна и эзотерики.

По всем вопросам: @zubar89

Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/IFF

Статистика обновлена 13.11.2026 в 18:13 · 1 просмотр страницы · Хотите больше просмотров?

Подписчики17 071
Охват поста377 2% от подписчиков
ERR за месяц2,21%
ERR за 24 часа1,01%

Динамика за 30 дней

Рекламные публикации

Рекламных публикаций не найденоЗа последнее время мы не нашли на площадке ни одного рекламного поста.

Последние публикации

Все посты канала →
Университет 2.0 | Курсы Вебинары tg17 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Видеоуроки по SketchUp

Канал с видеоуроками по 3D моделированию

Узнаем:
▪️как пользоваться основными инструментами;
▪️как создавать точные объекты;
▪️как автоматически дорисовывать формы и объекты;
▪️как добавлять в проект несколько одинаковых объектов.

Смотреть: https://www.youtube.com/user/starketchup/videos
👁 90 ↻ 2 сегодня в 06:49
Университет 2.0 | Курсы Вебинары tg17 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Академическое письмо на русском и английском языках

Курс посвящен развитию письменных коммуникативных способностей на русском и английском языках в научном стиле речи. Цель курса – научить грамотному написанию аннотаций, тезисов, научных статей технической направленности.

Узнаете:
▪️Реферативные средства русского языка;
▪️Правила составления аннотации на русском и английском языках;
▪️Методику написания тезисов на русском и английском языках;
▪️Методику написания научной статьи на русском и английском языках.

Учиться: https://openedu.ru/course/mephi/mephi_004_writing/
👁 172 ↻ 14 вчера в 05:55
Университет 2.0 | Курсы Вебинары tg17 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Создание модели машинного обучения для использования в автономном режиме на устройстве Windows

На лекции узнаем, как правильно вести блог на сайте компании для максимального привлечения лидов

Чему научимся:
▪️сравним использование модели машинного обучения в локальной среде с помощью Windows ML и в облачной системе;
▪️создадим простое приложение UWP с помощью C#;
▪️добавим предварительно обученную модель машинного обучения в приложение;
▪️загрузим модель, свяжем входные и выходные данные и используем ее для оценки входных данных;
▪️протестируем модель, написав цифры в Windows InkCanvas, чтобы проверить, распознает ли модель эти цифры.

Смотреть — https://docs.microsoft.com/ru-ru/learn/modules/add-machine-learning-to-uwp-app/
👁 232 ↻ 5 10 ноября