Курс на Stepik
Обложка курса «artificial intelligence (Ru)» на Stepik
Бесплатно

artificial intelligence (Ru) ★ 4.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс открывает мир искусственного интеллекта простым и понятным языком. Теория сочетается с практическими заданиями. Вы не только узнаете, как работают ИИ-системы, но и научитесь применять их на практике.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «artificial intelligence (Ru)»Учеников на курсе 70
Сертификаты, выданные на курсе «artificial intelligence (Ru)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «artificial intelligence (Ru)»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «artificial intelligence (Ru)»Рейтинг курса 4.000
Уроки в курсе «artificial intelligence (Ru)»Количество уроков 28
Тесты в курсе «artificial intelligence (Ru)»Количество квизов 65
Время прохождения курса «artificial intelligence (Ru)»Время прохождения курса —
Обновления курса «artificial intelligence (Ru)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «artificial intelligence (Ru)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «artificial intelligence (Ru)»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «artificial intelligence (Ru)» 6 разделов Уроки в курсе «artificial intelligence (Ru)» 28 уроков Тесты в курсе «artificial intelligence (Ru)» 65 тестов Время прохождения курса «artificial intelligence (Ru)» 0 ч. Последнее обновление курса «artificial intelligence (Ru)» обн. 16 августа 2026

Дерево решений

5 уроков
1. Ввведение в машинное обучение ↗
2. Основы дерева решений ↗
3. Построение дерева решений (1) ↗
4. Построение дерева решений (2) ↗
5. Проект ↗

Обучение без учителя

5 уроков
1. Введение в обучение без учителя ↗
2. Метод k-средних ↗
3. Иерархическая кластеризация ↗
4. Оценка производительности ↗
5. Итоги ↗

SVM (Метод опорных векторов)

3 урока
1. Введение ↗
2. Математическая постановка задачи ↗
3. Применение SVM ↗

Проект

1 урок
1. Описание проекта ↗

Обучение с учителем

2 урока
1. Перцептроны ↗
2. Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки ↗

Обучение без учителя

14 уроков
1. Сигнальный метод обучения Хебба ↗
2. Алгоритм Кохонена ↗
3. Нейронная сеть Хопфилда ↗
4. Нейронная сеть Хэмминга ↗
5. Метод потенциальных функций ↗
6. Метод предельных упрощений ↗
7. Алгоритм с ковариациями и с квадратичными описаниями ↗
8. Коллективы решающих правил ↗
9. Кластерный анализ ↗
10. Иерархическое группирование ↗
11. Модели применения падежей или времен ↗
12. Раскрытие скобок в выражениях ↗
13. Поиск пути в лабиринте ↗
14. Элементы нечеткой логики ↗