Чему вы научитесь
- Сможете различать между Машинным и Глубинным обучением и Нейронными сетями
- Узнаете, в каких областях применяются технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения, и что ждет ИИ в будущем
- Сможете решать простые реальные задачи с использованием алгоритмов Машинного обучения в Excel и Python
- Научитесь основам программирования на Python
- Узнаете где находить данные и датасеты
- Построите Нейронные сети для предсказания изображений и анализа текстов
- Создадите свои модели Машинного обучения для решения задач
О курсе
Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python.
В этом курсе вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач. Мы создадим вместе модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel и на Python, и даже построим наши собственные нейронные сети.
Этот курс может стать своеобразным трамплином для развития вашей карьеры в области Искусственного интеллекта
Для кого этот курс
- Этот курс будет полезен любому, кому интересны новейшие технологии и кто хочет быть в курсе того, куда движется наша цивилизация
- Курс будет полезен тем, кто хочет понять как можно внедрять технологии машинного обучения
- Если вы хотите научиться основам программирования на Python, то курс будет Вам полезен
- Этот курс будет полезен любому, кто хочет понять как работают Нейронные сети, и алгоритмы Машинного обучения
Начальные требования
- Вам Необязательно знать математику, статистику или какой-либо язык программирования, чтобы пройти данный курс
- Вам Необязательно устанавливать какое-либо программное обеспечение для прохождения курса
Преподаватели курса
500
Как проходит обучение
- Видео-лекции
- Теоретический и практический материал
- Примеры кода
- Чеклисты
- 2 электронные книги
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 100 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- - навыки и знания, востребованные работодателем
- - возможность отработать теорию на практике
- - доступ к примерам решений
- - сертификат
- - проекты в портфолио
Нагрузка
2-3 часа в неделю