Содержание курса
1. Основы машинного обучения
12 уроков
6 923
6 777
43м
34
Закрытый
1.1
Введение в искусственный интеллект
↗
1 116
1 116
-
7
Закрытый
1.2
Введение в алгоритмы машинного обучения
↗
628
628
-
11
Закрытый
1.3
Практическое задание 1
↗
582
582
13м 11с
3
Закрытый
1.4
Обработка данных, регрессия, метрики регрессии
↗
963
854
0м 16с
2
Закрытый
1.5
Методы машинного обучения с учителем
↗
423
423
-
2
Закрытый
1.6
Практическое занятие 2
↗
425
425
11м 21с
1
Закрытый
1.7
Линейные модели
↗
393
393
-
2
Закрытый
1.8
Деревья решений
↗
388
388
-
1
Закрытый
1.9
Методы кодирования категориальных данных. Понятие кросс-валидац
↗
849
812
0м 6с
2
Закрытый
1.10
Практической задание 3. Логистическая регрессия
↗
388
388
8м 6с
1
Закрытый
1.11
Нейронные сети
↗
378
378
-
1
Закрытый
1.12
Практическое занятие 4.Построение регрессионного случайного леса
↗
390
390
10м 3с
1
2. Машинное обучение в АПК
11 уроков
4 572
3 897
22м
14
Закрытый
2.1
Кейсы искусственного интеллекта в АПК
↗
987
346
6м 32с
1
Закрытый
2.2
Технологии ИИ для управления продуктивностью агроценоза
↗
368
334
0м 12с
1
Закрытый
2.3
Кейс 1
↗
420
420
2м 40с
1
Закрытый
2.4
Кейс 2
↗
375
375
2м 12с
1
Закрытый
2.5
Кейс 3
↗
355
355
2м 6с
2
Закрытый
2.6
Кейс 4
↗
344
344
2м 59с
1
Закрытый
2.7
Кейс 5
↗
348
348
2м 21с
1
Закрытый
2.8
Кейс 6
↗
335
335
2м 56с
1
Закрытый
2.9
Кейс 7
↗
338
338
2м 45с
1
Закрытый
2.10
Кейс 8
↗
347
347
2м 54с
1
Закрытый
2.11
Кейсы ИИ в Тимирязевской академии
↗
355
355
-
3
3. Итоговый тест
1 урок
847
237
5м
1
Закрытый
3.1
Тестирование
↗
847
237
5м 41с
1
4. Дополнительная литература
1 урок
351
351
0м
4
Закрытый
4.1
Список тут ↓
↗
351
351
-
4