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

Введение в искусственный интеллект и машинное обучение

4 урока
1. Урок 1: Что такое искусственный интеллект, области применения ↗
2. Урок 2 Основные концепции машинного обучения ↗
3. Урок 3 Обзор инструментов и библиотек для работы с AI ↗
4. Урок 4 Настройка рабочего окружения для разработки ↗

Основы Python для машинного обучения

4 урока
1. Урок 5 Основы синтаксиса Python ↗
2. Урок 6 Работа с библиотеками NumPy и Pandas ↗
3. Урок 7 Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn ↗
4. Урок 8 Практика работы с Python для анализа данных ↗

Математические основы машинного обучения

4 урока
1. Урок 9 Линейная алгебра для машинного обучения ↗
2. Урок 10 Основы математической статистики и теории вероятностей ↗
3. Урок 11 Градиентный спуск и оптимизация моделей ↗
4. Урок 12 Работа с производными и функциями потерь ↗

Сбор и подготовка данных

4 урока
1. Урок 13 Методы сбора данных для обучения моделей ↗
2. Урок 14 Предобработка данных: очистка, нормализация ↗
3. Урок 15 Разделение данных на тренировочные и тестовые наборы ↗
4. Урок 16 Работа с несбалансированными данными ↗

Алгоритмы машинного обучения

4 урока
1. Урок 17 Модели линейной регрессии и классификации ↗
2. Урок 18 Деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг ↗
3. Урок 19 Кластеризация: k-means и DBSCAN ↗
4. Урок 20 Практическое применение алгоритмов машинного обучения ↗

Примеры и кейсы

4 урока
1. Урок 21 Решение задач предсказательной аналитики ↗
2. Урок 22 Разработка системы рекомендаций ↗
3. Урок 23 Анализ данных из реальных проектов AI ↗
4. Урок 24 Ошибки и проблемы в ML-проектах ↗

Практическое применение знаний

4 урока
1. Урок 25 Практическое применение знаний Часть 1 ↗
2. Урок 26 Практическое применение знаний Часть 2 ↗
3. Урок 27 Практическое применение знаний Часть 3 ↗
4. Урок 28 Практическое применение знаний Часть 4 ↗

Нейронные сети

4 урока
1. Урок 29 Введение в нейронные сети: архитектура и принципы ↗
2. Урок 30 Обучение многослойных нейронных сетей ↗
3. Урок 31 Введение в глубокое обучение (Deep Learning) ↗
4. Урок 32 Реализация нейронной сети с TensorFlow и PyTorch ↗

Компьютерное зрение

4 урока
1. Урок 33 Основы обработки изображений ↗
2. Урок 34 Применение сверточных нейронных сетей (CNN) ↗
3. Урок 35 Разработка модели для классификации изображений ↗
4. Урок 36 Работа с видео и детекция объектов ↗

Обработка естественного языка (NLP)"

4 урока
1. Урок 37 Основы работы с текстовыми данными ↗
2. Урок 38 Модели Word2Vec, GloVe и трансформеры ↗
3. Урок 39 Применение BERT и GPT для задач NLP ↗
4. Урок 40 Разработка чат-ботов и систем анализа текста ↗

Проект: создание модели машинного обучения

4 урока
1. Урок 41 Постановка задачи и сбор данных ↗
2. Урок 42 Обучение модели и выбор гиперпараметров ↗
3. Урок 43 Тестирование и оценка качества модели ↗
4. Урок 44 Подготовка модели к развертыванию ↗

Инструменты развертывания моделей

4 урока
1. Урок 45 Контейнеризация моделей с помощью Docker ↗
2. Урок 46 Настройка API для работы с моделями ↗
3. Урок 47 Использование облачных платформ (AWS, Google Cloud) ↗
4. Урок 48 Мониторинг и поддержка моделей в продакшене ↗

Тренды и перспективы в AI

4 урока
1. Урок 49 Развитие технологий генеративного ИИ ↗
2. Урок 50 Этика и ответственность в использовании AI ↗
3. Урок 51 Edge AI и внедрение на устройствах ↗
4. Урок 52 Будущее искусственного интеллекта: куда идет индустрия ↗

Итоговый проект

4 урока
1. Урок 53 Формирование задания для итогового проекта ↗
2. Урок 54 Разработка модели для решения реальной задачи ↗
3. Урок 55 Тестирование, улучшение и защита проекта ↗
4. Урок 56 Презентация готового решения ↗

Карьера в AI и машинном обучении

4 урока
1. Урок 57 Создание портфолио проектов специалиста по AI ↗
2. Урок 58 Как успешно пройти техническое собеседование ↗
3. Урок 59 Выбор сертификаций и дополнительных навыков ↗
4. Урок 60 Карьерные возможности и перспективы развития в AI ↗

Практическое применение знаний

10 уроков
1. Урок 61 Практическое применение знаний Часть 1 ↗
2. Урок 62 Практическое применение знаний Часть 2 ↗
3. Урок 63 Практическое применение знаний Часть 3 ↗
4. Урок 64 Практическое применение знаний Часть 4 ↗
5. Урок 65 Практическое применение знаний Часть 5 ↗
6. Урок 66 Практическое применение знаний Часть 6 ↗
7. Урок 67 Практическое применение знаний Часть 7 ↗
8. Урок 68 Практическое применение знаний Часть 8 ↗
9. Урок 69 Практическое применение знаний Часть 9 ↗
10. Урок 70 Практическое применение знаний Часть 10 ↗