Курс на Stepik
Обложка курса «ML ЗА 3 ДНЯ» на Stepik
Бесплатно

ML ЗА 3 ДНЯ ★ 4.333

Открыть на
STEPIK.ORG

Интенсивный 3-дневный курс по машинному обучению для новичков и продолжающих учиться. За 3 дня вы освоите основы ML: от предобработки данных и регрессии до нейронных сетей и продвинутых методов, таких как CNN и NLP. Практика на реальных датасетах (Titanic, CIFAR-10), создание ML-пайплайнов и финальный проект для портфолио. Курс сочетает компактные теоретические блоки и интенсивные практические задания, чтобы дать максимум знаний за минимум времени. Подходит для тех, кто хочет быстро погрузиться в ML.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «ML ЗА 3 ДНЯ»Учеников на курсе 861
Сертификаты, выданные на курсе «ML ЗА 3 ДНЯ»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «ML ЗА 3 ДНЯ»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «ML ЗА 3 ДНЯ»Рейтинг курса 4.333
Уроки в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ»Количество уроков 12
Тесты в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ»Количество квизов 48
Задачи с кодом в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ»Количество задач с кодом 47
Время прохождения курса «ML ЗА 3 ДНЯ»Время прохождения курса —
Обновления курса «ML ЗА 3 ДНЯ»Обновления курса — —
Дата публикации курса «ML ЗА 3 ДНЯ»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «ML ЗА 3 ДНЯ»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ» 5 разделов Уроки в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ» 12 уроков Тесты в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ» 48 тестов Задачи в курсе «ML ЗА 3 ДНЯ» 47 задач Время прохождения курса «ML ЗА 3 ДНЯ» 2 ч. Последнее обновление курса «ML ЗА 3 ДНЯ» обн. 2 февраля 2026

1. День 0

2 урока
Закрытый
1.1 Введение ↗
538
538
1м 23с
5
Закрытый
1.2 Вечер: Введение и установка ↗
354
86
18м 20с
3

2. День 1: Основы машинного обучения

3 урока
Закрытый
2.1 Утро: Работа с данными и регрессия ↗
245
38
36м 17с
2
Закрытый
2.2 День: Классификация и кросс-валидация ↗
105
18
10м 4с
1
Закрытый
2.3 Вечер: Деревья и сравнение моделей ↗
63
14
9м 23с
1

3. День 2: Ансамбли и нейронные сети

3 урока
Закрытый
3.1 Утро: Ансамбли и XGBoost ↗
56
8
4м 8с
0
Закрытый
3.2 День: Нейросети и регуляризация ↗
35
7
1м 21с
1
Закрытый
3.3 Вечер: Сравнение моделей и оптимизация ↗
24
7
1м 18с
1

4. День 3: Продвинутые методы и проект

3 урока
Закрытый
4.1 Утро: Сверточные сети (CNN) ↗
44
7
2м 32с
1
Закрытый
4.2 День: Продвинутые методы и пайплайны ↗
27
5
0м 20с
1
Закрытый
4.3 Вечер: Финальный проект и разбор ↗
38
5
1м 56с
0

5. День 4

1 урок
Закрытый
5.1 Что дальше? ↗
73
73
1м 11с
0