Курс на Stepik
Обложка курса «The basics of maching learning» на Stepik
Бесплатно

The basics of maching learning 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Goal of course: learn the basic AI and ML methods and their application in practice Tasks: to study the history AI and ML development; to learn the basic terms and the main methods of AI and ML; to investigate the possibility of applying AI and ML

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «The basics of maching learning»Учеников на курсе 332
Сертификаты, выданные на курсе «The basics of maching learning»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «The basics of maching learning»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «The basics of maching learning»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «The basics of maching learning»Количество уроков 19
Тесты в курсе «The basics of maching learning»Количество квизов 74
Время прохождения курса «The basics of maching learning»Время прохождения курса
Обновления курса «The basics of maching learning»Обновления курса
Дата публикации курса «The basics of maching learning»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «The basics of maching learning»Последнее обновление

Чему вы научитесь

This course consists of lectures and laboratory work assignments. It focuses on key methods of Artificial intelligence and Machine learning. It provides hands-on experience and promotes a ‘learn-by-doing” approach.

Our course includes:

•Brief theoretical explanation focused on algorithms
•Functional computer models
•Source code with comments for all covered models


Course Section:

•The history of AI & ML
•Simulated annealing method
•Perceptron learning
•Hopfield Networks
•Classification using Kohonen Networks
•Self-Organizing Maps, SOM
•Genetic algorithms
•Reinforcement learning
•Deep Learning. Important trends. The Python Deep Learning library «Keras». Modern high-level neural networks with a focus on enabling fast experimentation

О курсе

Goal of course: learn the basic AI and ML methods and their application in practice Tasks: to study the history AI and ML development; to learn the basic terms and the main methods of AI and ML; to investigate the possibility of applying AI and ML

Для кого этот курс

Masters

Преподаватели курса

Нагрузка

48 academic hours

Расскажите о курсе друзьям