Курс на Stepik
Обложка курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение» на Stepik
Бесплатно

Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Машинное обучение - это фундамент и неотъемлемая часть более широкого направления под названием "Искусственный интеллект". Сейчас это передний край научно-технического прогресса и одна из самых востребованных сфер деятельности: Data Science и Data Engineering. Этот курс позволит вам сделать первые шаги в этом направлении.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Учеников на курсе 25 976
Сертификаты, выданные на курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Сертификатов выдано 667
Отзывы о курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Отзывов получено 84
Рейтинг курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Количество уроков 49
Тесты в курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Количество квизов 292
Задачи с кодом в курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Количество задач с кодом 109
Время прохождения курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Время прохождения курса
Обновления курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Обновления курса
Дата публикации курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 1. Машинное обучение»Последнее обновление
Сложность easy
5.000
из 5
84 отзыва
★★★★★
84
★★★★
0
★★★
0
★★
0
0
Анастасия Гребнева
Анастасия Гребнева
2 месяца назад

Прекрасный курс! Поняла как изнутри работают многие алгоритмы, объяснена математика, которая за ними стоит. Всем рекомендую. Задачи помогают закрепить материал и реализовать самостоятельно некоторые алгоритмы, что очень полезно для запоминания и понимания их работы.

Mikhail
Mikhail
2 месяца назад

1. Разобрался в тонкостях градиентных алгоритмов и научился их использовать в задачах регрессии и классификации. Познакомился с терминологией машинного обучения, получил начальные знания по решаюшим дервьям. 2. Понравилось аккуратное и последовательное изложение материала, подробные объяснения работы всех используемых алгоритмов, со вкусом подобранные задачи, и наличие задач на повторение 3. (1) На мой взгляд, нужно исправить несколько незначительных ошибок в задачах, касающихся вопросов, связанных с методом опорных векторов и SVD- разложений. (2) Хотелось бы побольше задач по последним темам (решающие деревья, бустинг, градиентный бустинг). (3) Совсем мало материала по нейросетям, но, насколько я понимаю, у автора есть по ним специальный курс. 4. Интересовался темой "Машинное обучение", искал курс с подробным объяснением основ. При этом лекции, на которых говорят "для решения этой задачи воспользуетесь методом А объекта класса Б из библиотеки В", меня не устраивали. Случайно натолкнулся на курс Сергея Балакирева и с большим удовольствием его прошел. Автору большое спасибо.

Ответ
автора
Сергей Балакирев
Сергей Балакирев
23 марта 2026

Спасибо за положительный отзыв. Ваше замечание по собственным векторам и числам я хорошо помню и знаю, что нужно подправить. Как выдастся время этим займусь. Успехов!

UbivatorBober228
UbivatorBober228
3 месяца назад

Отличный курс! Огромный плюс в том, что очень подробно и ясно объясняется математическое обоснование алгоритмов в ML. Спасибо Сергею за наипрекраснейший курс!