Курс на Stepik
Обложка курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» на Stepik
Бесплатно

Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации) ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс «Алгоритмы кластеризации данных» 🚀 В курсе разобраны два популярных алгоритма — DBSCAN и K-means — просто и на практике. Рассчитан в первую очередь на учеников 10-11 класса углублённого уровня💻. В начале — небольшой тест, чтобы понять, комфортен ли вам курс. В этом курсе вы поймёте, как работают алгоритмы кластеризации и попрактикуетесь в применении. Курс полезен и для подготовки к заданию 27 ЕГЭ по информатике. Курс пока развивается — ваши идеи и правки приветствуются 👉 https://vk.com/junkyuosha

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Учеников на курсе 153
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Количество уроков 24
Тесты в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Количество квизов 212
Задачи с кодом в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Количество задач с кодом 38
Время прохождения курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Время прохождения курса —
Обновления курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» 8 разделов Уроки в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» 24 урока Тесты в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» 212 тестов Задачи в курсе «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» 38 задач Время прохождения курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» 0 ч. Последнее обновление курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» обн. 20 мая 2026

1. Общая информация о курсе

2 урока
Закрытый
1.1 О курсе ↗
10
5
0м 27с
0
Закрытый
1.2 Об авторе ↗
5
5
-
0

2. Входной тест

1 урок
Закрытый
2.1 Тест на проверку готовности к прохождению курса ↗
16
2
-
0

3. История развития ИИ

2 урока
Закрытый
3.1 История развития ИИ ↗
6
1
-
0
Закрытый
3.2 И ещё немножко вопросов про историю развития ИИ ↗
5
1
-
0

4. Знакомство с ИИ и темой кластеризация.

3 урока
Закрытый
4.1 Что такое ИИ и его виды ↗
2
1
-
0
Закрытый
4.2 Что такое данные и метрики ↗
2
1
-
0
Закрытый
4.3 Кластеризация ↗
3
1
-
0

5. K-means

8 уроков
Закрытый
5.1 Понятие центра кластера ↗
2
0
-
0
Закрытый
5.2 Что же такое K-means? ↗
1
0
-
0
Закрытый
5.3 Реализация K-means ↗
1
0
-
0
Закрытый
5.4 K-means++ и его реализация ↗
1
0
-
0
Закрытый
5.5 Практика K-means++ ↗
1
0
-
0
Закрытый
5.6 Метод локтя (как определить число кластеров) ↗
1
0
-
0
Закрытый
5.7 Практика метод локтя ↗
2
0
-
0
Закрытый
5.8 Плюсы и минусы K-means ↗
1
0
-
0

6. DBSCAN

4 урока
Закрытый
6.1 DBSCAN интуитивное объяснение ↗
2
0
-
0
Закрытый
6.2 Реализация DBSCAN в Python ↗
2
0
-
0
Закрытый
6.3 Решение задач на DBSCAN ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.4 Преимущества и недостатки DBSCAN ↗
0
0
-
0

7. Все алгоритмы в совокупности

2 урока
Закрытый
7.1 Сравнение DBSCAN и K-means ↗
1
0
-
0
Закрытый
7.2 Практикуемся в решении задач ↗
0
0
-
0

8. Подведение итогов

2 урока
Закрытый
8.1 Что мы узнали? ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.2 Что делать дальше? ↗
0
0
-
0