Чему вы научитесь
- Использовать библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных на Python
- Применять линейные модели, решающие деревья и леса, бустинг на примере кейсов АПК
- Сравнивать и выбирать оптимальный алгоритм машинного обучения для решения задач классификации и регрессии
О курсе
Данный курс рассчитан на знакомство с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) (машинным обучением и нейронными сетями), применяемым в задачах агропромышленного комплекса. Приведенная теория подкреплена кейсами из прикладной сферы, что позволяет получить более предметное представление об особенностях использования технологий ИИ и их интеграции в бизнес-процессы АПК.
Данный курс лежит в рамках компетенций учебно-научной лаборатории искусственного интеллекта в АПК ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева
Для кого этот курс
Целевая аудитория курса представляет собой не только специалистов IT-сферы, но и специалистов аграрных отраслей.
Начальные требования
Начальными требованиями курса являются базовые знания линейной алгебры, высшей математики.
От слушателя необходима готовность быстро освоить Python, погрузиться в понятия производной и градиента, принципы работы с матрицами, основы объектно-ориентированного программирования.
Технические требования к оборудованию минимальны: достаточно компьютера с выходом в интернет.
Преподаватели курса
2 969
Как проходит обучение
Курс содержит набор теоретического материала подкрепленного тестовыми и практическими заданиями. Итоговый контроль-тест.
Что вы получите
- Навыки и знания, востребованные работодателем в области интеграции цифровых и интеллектуальных технологий в сектор АПК.
Нагрузка
4-5 часов в неделю