Курс на Stepik
Обложка курса «Быстрый старт в искусственный интеллект» на Stepik
Бесплатно

Быстрый старт в искусственный интеллект 4.339

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс поможет войти в мир искусственного интеллекта, станет тем самым «быстрым стартом», который позволит познакомиться со сферой ИИ, а в дальнейшем начать исследования и/или карьеру в этой области.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект»Учеников на курсе 26 960
Сертификаты, выданные на курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект»Сертификатов выдано 162
Отзывы о курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект»Отзывов получено 56
Рейтинг курса «Быстрый старт в искусственный интеллект»Рейтинг курса 4.339
Уроки в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект»Количество уроков 23
Тесты в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект»Количество квизов 56
Задачи с кодом в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект»Количество задач с кодом 7
Время прохождения курса «Быстрый старт в искусственный интеллект»Время прохождения курса
Обновления курса «Быстрый старт в искусственный интеллект»Обновления курса
Дата публикации курса «Быстрый старт в искусственный интеллект»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Быстрый старт в искусственный интеллект»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект» 4 раздела Уроки в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект» 23 урока Тесты в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект» 56 тестов Задачи в курсе «Быстрый старт в искусственный интеллект» 7 задач Время прохождения курса «Быстрый старт в искусственный интеллект» 3 ч. Последнее обновление курса «Быстрый старт в искусственный интеллект» обн. 3 года назад

Машинное обучение

5 уроков
1. Введение в машинное обучение
2. Линейные алгоритмы в машинном обучении
3. Метрики машинного обучения
4. Алгоритмы машинного обучения. Выбор модели
5. Домашнее задание

Компьютерное зрение

6 уроков
1. Нейронные сети: основы
2. Сверточные нейронные сети
3. Практика: классификация картинок
4. Задачи компьютерного зрения
5. Популярные архитектуры (ResNet), дообучение нейронной сети
6. Домашнее задание

Обработка естественного языка

6 уроков
1. Введение в NLP
2. Выделение признаков
3. Word Embeddings
4. Рекуррентные нейронные сети
5. Рекуррентные нейронные сети на практике
6. Домашнее задание

Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте

6 уроков
1. Делаем быстрое и простое решение. Жадный алгоритм
2. Делаем быстрое и простое решение. Вероятностный подход
3. Делаем быстрое и простое решение. Эмпирические наблюдения
4. Подкрутка простых решений
5. Классификация с помощью подсчета статистик
6. Итоговое тестирование