Курс на Stepik
Обложка курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.» на Stepik
Бесплатно

Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению. ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс «Специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению: карьера в AI» охватывает все ключевые направления, необходимые для старта в одной из самых перспективных профессий XXI века. Программа полностью нацелена на практику и включает: — Основы искусственного интеллекта и машинного обучения — Работа с данными и построение моделей — Python и библиотеки для ML (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) — Обучение нейронных сетей и работа с большими данными и многое другое...

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Учеников на курсе 162
Сертификаты, выданные на курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Отзывов получено 21
Рейтинг курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Количество уроков 70
Тесты в курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Количество квизов 388
Время прохождения курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Время прохождения курса —
Обновления курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.» 16 разделов Уроки в курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.» 70 уроков Тесты в курсе «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.» 388 тестов Время прохождения курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.» 2 ч. Последнее обновление курса «Готовая профессия специалист по ИИ и машинному обучению.» обн. 1 год назад

1. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение

4 урока
Закрытый
1.1 Урок 1: Что такое искусственный интеллект, области применения ↗
145
54
3м 27с
1
Закрытый
1.2 Урок 2 Основные концепции машинного обучения ↗
63
49
3м 11с
0
Закрытый
1.3 Урок 3 Обзор инструментов и библиотек для работы с AI ↗
55
43
2м 16с
0
Закрытый
1.4 Урок 4 Настройка рабочего окружения для разработки ↗
49
41
2м 11с
0

2. Основы Python для машинного обучения

4 урока
Закрытый
2.1 Урок 5 Основы синтаксиса Python ↗
50
35
2м 29с
0
Закрытый
2.2 Урок 6 Работа с библиотеками NumPy и Pandas ↗
48
30
2м 59с
0
Закрытый
2.3 Урок 7 Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn ↗
46
35
2м 48с
0
Закрытый
2.4 Урок 8 Практика работы с Python для анализа данных ↗
43
43
4м 48с
0

3. Математические основы машинного обучения

4 урока
Закрытый
3.1 Урок 9 Линейная алгебра для машинного обучения ↗
47
33
2м 2с
0
Закрытый
3.2 Урок 10 Основы математической статистики и теории вероятностей ↗
38
31
1м 26с
0
Закрытый
3.3 Урок 11 Градиентный спуск и оптимизация моделей ↗
35
23
2м 59с
0
Закрытый
3.4 Урок 12 Работа с производными и функциями потерь ↗
34
29
1м 10с
0

4. Сбор и подготовка данных

4 урока
Закрытый
4.1 Урок 13 Методы сбора данных для обучения моделей ↗
34
20
3м 42с
0
Закрытый
4.2 Урок 14 Предобработка данных: очистка, нормализация ↗
35
28
1м 10с
0
Закрытый
4.3 Урок 15 Разделение данных на тренировочные и тестовые наборы ↗
33
26
1м 1с
0
Закрытый
4.4 Урок 16 Работа с несбалансированными данными ↗
32
27
1м 9с
0

5. Алгоритмы машинного обучения

4 урока
Закрытый
5.1 Урок 17 Модели линейной регрессии и классификации ↗
32
27
1м 6с
0
Закрытый
5.2 Урок 18 Деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг ↗
32
27
1м 7с
0
Закрытый
5.3 Урок 19 Кластеризация: k-means и DBSCAN ↗
33
26
1м 13с
0
Закрытый
5.4 Урок 20 Практическое применение алгоритмов машинного обучения ↗
33
33
4м 5с
0

6. Примеры и кейсы

4 урока
Закрытый
6.1 Урок 21 Решение задач предсказательной аналитики ↗
33
33
3м 3с
0
Закрытый
6.2 Урок 22 Разработка системы рекомендаций ↗
29
29
3м 10с
0
Закрытый
6.3 Урок 23 Анализ данных из реальных проектов AI ↗
29
29
4м 26с
0
Закрытый
6.4 Урок 24 Ошибки и проблемы в ML-проектах ↗
30
30
4м 59с
0

7. Практическое применение знаний

4 урока
Закрытый
7.1 Урок 25 Практическое применение знаний Часть 1 ↗
34
34
4м 9с
0
Закрытый
7.2 Урок 26 Практическое применение знаний Часть 2 ↗
29
29
4м 7с
0
Закрытый
7.3 Урок 27 Практическое применение знаний Часть 3 ↗
30
30
5м 33с
0
Закрытый
7.4 Урок 28 Практическое применение знаний Часть 4 ↗
30
30
4м 55с
0

8. Нейронные сети

4 урока
Закрытый
8.1 Урок 29 Введение в нейронные сети: архитектура и принципы ↗
33
25
2м 30с
0
Закрытый
8.2 Урок 30 Обучение многослойных нейронных сетей ↗
30
24
1м 5с
0
Закрытый
8.3 Урок 31 Введение в глубокое обучение (Deep Learning) ↗
30
23
1м 8с
0
Закрытый
8.4 Урок 32 Реализация нейронной сети с TensorFlow и PyTorch ↗
31
14
2м 30с
0

9. Компьютерное зрение

4 урока
Закрытый
9.1 Урок 33 Основы обработки изображений ↗
29
22
1м 28с
0
Закрытый
9.2 Урок 34 Применение сверточных нейронных сетей (CNN) ↗
26
22
1м 8с
0
Закрытый
9.3 Урок 35 Разработка модели для классификации изображений ↗
27
22
1м 7с
0
Закрытый
9.4 Урок 36 Работа с видео и детекция объектов ↗
25
22
1м 23с
0

10. Обработка естественного языка (NLP)"

4 урока
Закрытый
10.1 Урок 37 Основы работы с текстовыми данными ↗
27
22
1м 1с
0
Закрытый
10.2 Урок 38 Модели Word2Vec, GloVe и трансформеры ↗
25
22
1м 2с
0
Закрытый
10.3 Урок 39 Применение BERT и GPT для задач NLP ↗
27
22
1м 2с
0
Закрытый
10.4 Урок 40 Разработка чат-ботов и систем анализа текста ↗
27
22
1м 42с
0

11. Проект: создание модели машинного обучения

4 урока
Закрытый
11.1 Урок 41 Постановка задачи и сбор данных ↗
26
26
3м 20с
0
Закрытый
11.2 Урок 42 Обучение модели и выбор гиперпараметров ↗
24
24
3м 53с
0
Закрытый
11.3 Урок 43 Тестирование и оценка качества модели ↗
23
23
4м 42с
0
Закрытый
11.4 Урок 44 Подготовка модели к развертыванию ↗
23
23
4м 33с
0

12. Инструменты развертывания моделей

4 урока
Закрытый
12.1 Урок 45 Контейнеризация моделей с помощью Docker ↗
28
21
1м 2с
0
Закрытый
12.2 Урок 46 Настройка API для работы с моделями ↗
24
21
1м 34с
0
Закрытый
12.3 Урок 47 Использование облачных платформ (AWS, Google Cloud) ↗
26
22
1м 45с
0
Закрытый
12.4 Урок 48 Мониторинг и поддержка моделей в продакшене ↗
25
21
1м 6с
0

13. Тренды и перспективы в AI

4 урока
Закрытый
13.1 Урок 49 Развитие технологий генеративного ИИ ↗
25
21
1м 52с
0
Закрытый
13.2 Урок 50 Этика и ответственность в использовании AI ↗
25
16
1м 12с
0
Закрытый
13.3 Урок 51 Edge AI и внедрение на устройствах ↗
24
16
1м 57с
0
Закрытый
13.4 Урок 52 Будущее искусственного интеллекта: куда идет индустрия ↗
21
14
1м 51с
0

14. Итоговый проект

4 урока
Закрытый
14.1 Урок 53 Формирование задания для итогового проекта ↗
23
23
3м 11с
0
Закрытый
14.2 Урок 54 Разработка модели для решения реальной задачи ↗
18
18
4м 38с
0
Закрытый
14.3 Урок 55 Тестирование, улучшение и защита проекта ↗
17
17
4м 36с
0
Закрытый
14.4 Урок 56 Презентация готового решения ↗
17
17
4м 33с
0

15. Карьера в AI и машинном обучении

4 урока
Закрытый
15.1 Урок 57 Создание портфолио проектов специалиста по AI ↗
19
13
1м 49с
0
Закрытый
15.2 Урок 58 Как успешно пройти техническое собеседование ↗
16
12
1м 52с
0
Закрытый
15.3 Урок 59 Выбор сертификаций и дополнительных навыков ↗
16
7
0м 24с
0
Закрытый
15.4 Урок 60 Карьерные возможности и перспективы развития в AI ↗
17
10
1м 8с
0

16. Практическое применение знаний

10 уроков
Закрытый
16.1 Урок 61 Практическое применение знаний Часть 1 ↗
22
7
-
0
Закрытый
16.2 Урок 62 Практическое применение знаний Часть 2 ↗
15
6
-
0
Закрытый
16.3 Урок 63 Практическое применение знаний Часть 3 ↗
16
7
-
0
Закрытый
16.4 Урок 64 Практическое применение знаний Часть 4 ↗
13
7
-
0
Закрытый
16.5 Урок 65 Практическое применение знаний Часть 5 ↗
12
7
-
0
Закрытый
16.6 Урок 66 Практическое применение знаний Часть 6 ↗
13
6
-
0
Закрытый
16.7 Урок 67 Практическое применение знаний Часть 7 ↗
13
6
-
0
Закрытый
16.8 Урок 68 Практическое применение знаний Часть 8 ↗
13
5
-
0
Закрытый
16.9 Урок 69 Практическое применение знаний Часть 9 ↗
13
6
-
0
Закрытый
16.10 Урок 70 Практическое применение знаний Часть 10 ↗
19
7
-
0