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 329
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)» 2 ч. Последнее обновление курса «Искусственный интеллект (ботаем алгоритмы кластеризации)» обн. 14 июня 2026

Общая информация о курсе

2 урока
1. О курсе ↗
2. Об авторе ↗

Входной тест

1 урок
1. Тест на проверку готовности к прохождению курса ↗

История развития ИИ

2 урока
1. История развития ИИ ↗
2. И ещё немножко вопросов про историю развития ИИ ↗

Знакомство с ИИ и темой кластеризация.

3 урока
1. Что такое ИИ и его виды ↗
2. Что такое данные и метрики ↗
3. Кластеризация ↗

K-means

8 уроков
1. Понятие центра кластера ↗
2. Что же такое K-means? ↗
3. Реализация K-means ↗
4. K-means++ и его реализация ↗
5. Практика K-means++ ↗
6. Метод локтя (как определить число кластеров) ↗
7. Практика метод локтя ↗
8. Плюсы и минусы K-means ↗

DBSCAN

4 урока
1. DBSCAN интуитивное объяснение ↗
2. Реализация DBSCAN в Python ↗
3. Решение задач на DBSCAN ↗
4. Преимущества и недостатки DBSCAN ↗

Все алгоритмы в совокупности

2 урока
1. Сравнение DBSCAN и K-means ↗
2. Практикуемся в решении задач ↗

Подведение итогов

2 урока
1. Что мы узнали? ↗
2. Что делать дальше? ↗