Курс на Stepik
Обложка курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future» на Stepik
Бесплатно

AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future ★ 4.417

Открыть на
STEPIK.ORG

This course covers 7 modules related to Artificial Intelligence (AI). Students will learn about Machine Learning, Neural Networks, Natural Language Processing (NLP), Robotics, Computer Vision, Expert Systems, and Ethics in AI. The course explores how computers can perform specific tasks without explicit instructions, understand human language, interpret visual information, solve complex problems, and make decisions.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Учеников на курсе 850
Сертификаты, выданные на курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Отзывов получено 12
Рейтинг курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Рейтинг курса 4.417
Уроки в курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Количество уроков 70
Тесты в курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Количество квизов 10
Время прохождения курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Время прохождения курса —
Обновления курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future» 7 разделов Уроки в курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future» 70 уроков Тесты в курсе «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future» 10 тестов Время прохождения курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future» 0 ч. Последнее обновление курса «AI Foundations: Building Blocks for a Smarter Future» обн. 13 января 2026

1. Machine Learning

10 уроков
Закрытый
1.1 Supervised learning ↗
798
798
0м 9с
4
Закрытый
1.2 Unsupervised learning ↗
451
451
0м 9с
4
Закрытый
1.3 Decision tree ↗
377
230
1м 34с
6
Закрытый
1.4 Neural network ↗
307
307
0м 9с
6
Закрытый
1.5 Deep learning ↗
283
283
0м 7с
4
Закрытый
1.6 Regression ↗
263
263
0м 7с
6
Закрытый
1.7 Classification ↗
252
252
0м 9с
4
Закрытый
1.8 Clustering ↗
242
242
0м 6с
4
Закрытый
1.9 Feature engineering ↗
251
251
0м 9с
2
Закрытый
1.10 Overfitting ↗
241
180
1м 0с
1

2. Neural Networks

10 уроков
Закрытый
2.1 Neurons ↗
244
244
0м 6с
0
Закрытый
2.2 Layers ↗
215
215
0м 6с
0
Закрытый
2.3 Input layer ↗
202
202
0м 7с
0
Закрытый
2.4 Hidden layers ↗
196
163
0м 21с
0
Закрытый
2.5 Output layer ↗
189
189
0м 8с
0
Закрытый
2.6 Activation function ↗
185
185
0м 8с
0
Закрытый
2.7 Backpropagation ↗
182
182
0м 9с
1
Закрытый
2.8 Training data ↗
185
185
0м 10с
0
Закрытый
2.9 Testing data ↗
168
168
0м 8с
0
Закрытый
2.10 Deep learning ↗
172
140
0м 26с
0

3. Natural Language Processing (NLP)

10 уроков
Закрытый
3.1 Tokenization ↗
190
190
0м 5с
0
Закрытый
3.2 Part-of-speech (POS) tagging ↗
173
173
0м 7с
0
Закрытый
3.3 Named entity recognition (NER) ↗
162
162
0м 7с
0
Закрытый
3.4 Stemming ↗
154
129
0м 27с
0
Закрытый
3.5 Lemmatization ↗
147
147
0м 6с
0
Закрытый
3.6 Stop words ↗
142
142
0м 9с
0
Закрытый
3.7 Bag-of-words (BoW) model ↗
146
121
1м 34с
0
Закрытый
3.8 Sentiment analysis ↗
136
136
0м 7с
1
Закрытый
3.9 Topic modeling ↗
140
140
0м 8с
0
Закрытый
3.10 Word embeddings ↗
140
140
0м 10с
0

4. Robotics

10 уроков
Закрытый
4.1 Robot ↗
147
147
0м 4с
0
Закрытый
4.2 Sensors ↗
139
139
0м 6с
0
Закрытый
4.3 Actuators ↗
133
133
0м 6с
0
Закрытый
4.4 Control system ↗
126
110
0м 21с
0
Закрытый
4.5 Programming ↗
126
126
0м 4с
0
Закрытый
4.6 Autonomy ↗
127
127
0м 4с
0
Закрытый
4.7 Navigation ↗
121
121
0м 7с
0
Закрытый
4.8 Manipulation ↗
124
106
0м 18с
0
Закрытый
4.9 Human-robot interaction ↗
122
122
0м 6с
0
Закрытый
4.10 Applications ↗
121
121
0м 5с
0

5. Computer Vision

10 уроков
Закрытый
5.1 Computer Vision ↗
175
175
0м 8с
0
Закрытый
5.2 Image processing ↗
160
160
0м 6с
0
Закрытый
5.3 Image segmentation ↗
151
112
0м 19с
0
Закрытый
5.4 Object detection ↗
141
141
0м 6с
0
Закрытый
5.5 Object recognition ↗
145
145
0м 7с
0
Закрытый
5.6 Feature extraction ↗
131
109
0м 22с
0
Закрытый
5.7 Convolutional neural networks (CNNs) ↗
135
135
0м 9с
0
Закрытый
5.8 Deep learning ↗
134
134
0м 8с
0
Закрытый
5.9 Optical character recognition (OCR) ↗
131
131
0м 7с
0
Закрытый
5.10 Augmented reality (AR) ↗
130
130
0м 6с
0

6. Expert Systems

10 уроков
Закрытый
6.1 Expert Systems ↗
124
124
0м 6с
0
Закрытый
6.2 Knowledge base ↗
111
111
0м 6с
0
Закрытый
6.3 Inference engine ↗
104
104
0м 9с
0
Закрытый
6.4 Rule-based systems ↗
105
105
0м 6с
0
Закрытый
6.5 Fuzzy logic ↗
103
103
0м 8с
0
Закрытый
6.6 Case-based reasoning ↗
98
98
0м 7с
0
Закрытый
6.7 Natural language processing ↗
98
98
0м 7с
0
Закрытый
6.8 Neural networks ↗
96
96
0м 7с
0
Закрытый
6.9 Knowledge acquisition ↗
98
98
0м 6с
0
Закрытый
6.10 Validation and verification ↗
99
99
0м 6с
0

7. Ethics in AI

10 уроков
Закрытый
7.1 Ethics in AI ↗
117
117
0м 7с
0
Закрытый
7.2 Bias ↗
111
111
0м 7с
0
Закрытый
7.3 Transparency ↗
106
106
0м 7с
0
Закрытый
7.4 Privacy ↗
106
106
0м 8с
0
Закрытый
7.5 Accountability ↗
104
104
0м 7с
0
Закрытый
7.6 Fairness ↗
100
100
0м 7с
0
Закрытый
7.7 Human oversight ↗
97
97
0м 7с
1
Закрытый
7.8 Cultural sensitivity ↗
97
97
0м 6с
0
Закрытый
7.9 Regulation ↗
94
94
0м 9с
0
Закрытый
7.10 Ethical dilemmas ↗
105
105
0м 9с
0