Курс на Stepik
Обложка курса «Демо-курс "База ML"» на Stepik
Бесплатно

Демо-курс "База ML" 4.667

Открыть на
STEPIK.ORG

Узнаете, как применяется машинное обучение и как вы будете ему учиться на курсе. Узнаете, как в ML возникает математика, и как производная помогает обучать ML модели. Узнаете, как линейная алгебра помогает компактно выводить методы ML

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Демо-курс "База ML"»Учеников на курсе 1 835
Сертификаты, выданные на курсе «Демо-курс "База ML"»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Демо-курс "База ML"»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Демо-курс "База ML"»Рейтинг курса 4.667
Уроки в курсе «Демо-курс "База ML"»Количество уроков 16
Тесты в курсе «Демо-курс "База ML"»Количество квизов 23
Задачи с кодом в курсе «Демо-курс "База ML"»Количество задач с кодом 19
Время прохождения курса «Демо-курс "База ML"»Время прохождения курса
Обновления курса «Демо-курс "База ML"»Обновления курса
Дата публикации курса «Демо-курс "База ML"»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Демо-курс "База ML"»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Демо-курс "База ML"» 7 разделов Уроки в курсе «Демо-курс "База ML"» 16 уроков Тесты в курсе «Демо-курс "База ML"» 23 теста Задачи в курсе «Демо-курс "База ML"» 19 задач Время прохождения курса «Демо-курс "База ML"» 8 ч. Последнее обновление курса «Демо-курс "База ML"» обн. 1 год назад

Введение

2 урока
1. Знакомство
2. Поговорим о ML

Основы программирования на Python

5 уроков
1. Как выглядит машинное обучение на Python
2. Google Colab и локальная установка Python
3. Работа в Jupyter notebook и запуск Python скриптов через консоль
4. Домашнее задание по Python
5. Домашнее задание по сложности алгоритмов и основам ООП

Математический анализ в машинном обучении

2 урока
1. Математический анализ в машинном обучении
2. Функции и их свойства

Линейная алгебра и многомерный анализ

1 урок
1. Матрицы в машинном обучении

Линейные модели

2 урока
1. Линейные модели
2. Домашнее задание по классификации и регрессии

Введение в нейронные сети

1 урок
1. Подготовка блоков и однослойная сеть

Метрики

3 урока
1. Метрики
2. Тест по метрикам
3. Практика по метрикам