Курс на Stepik
Обложка курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах» на Stepik
Бесплатно

Искусственный интеллект в задачах и примерах ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по искусственному интеллекту и машинному обучению на Python. В каждом разделе — теория простым языком, памятка, 16 разобранных примеров и 24 задачи с автоматической проверкой. Пишем kNN, линейную и логистическую регрессию, деревья решений, кластеризацию и нейросети своими руками — чтобы понимать, что происходит внутри библиотек.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Учеников на курсе 70
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Количество уроков 80
Задачи с кодом в курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Количество задач с кодом 384
Время прохождения курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Время прохождения курса —
Обновления курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах» 16 разделов Уроки в курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах» 80 уроков Задачи в курсе «Искусственный интеллект в задачах и примерах» 384 задачи Время прохождения курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах» 0 ч. Последнее обновление курса «Искусственный интеллект в задачах и примерах» обн. 1 октября 2026

Метод ближайших соседей (kNN)

5 уроков
1. О методе ближайших соседей ↗
2. Памятка по kNN ↗
3. Примеры задач на kNN ↗
4. Задачи на kNN ↗
5. Факультатив по kNN ↗

Линейная регрессия

5 уроков
1. О линейной регрессии ↗
2. Памятка по линейной регрессии ↗
3. Примеры задач на линейную регрессию ↗
4. Задачи на линейную регрессию ↗
5. Факультатив по линейной регрессии ↗

Логистическая регрессия и метрики классификации

5 уроков
1. О логистической регрессии ↗
2. Памятка по логистической регрессии ↗
3. Примеры задач на логистическую регрессию ↗
4. Задачи на логистическую регрессию ↗
5. Факультатив по логистической регрессии ↗

Деревья решений

5 уроков
1. О деревьях решений ↗
2. Памятка по деревьям решений ↗
3. Примеры задач на деревья решений ↗
4. Задачи на деревья решений ↗
5. Факультатив по деревьям решений ↗

Кластеризация: k-means

5 уроков
1. О кластеризации ↗
2. Памятка по кластеризации ↗
3. Примеры задач на кластеризацию ↗
4. Задачи на кластеризацию ↗
5. Факультатив по кластеризации ↗

Наивный Байес

5 уроков
1. О наивном Байесе ↗
2. Памятка по наивному Байесу ↗
3. Примеры задач на наивный Байес ↗
4. Задачи на наивный Байес ↗
5. Факультатив по наивному Байесу ↗

Градиентный спуск и перцептрон

5 уроков
1. О градиентном спуске и перцептроне ↗
2. Памятка по градиентному спуску и перцептрону ↗
3. Примеры задач на градиентный спуск и перцептрон ↗
4. Задачи на градиентный спуск и перцептрон ↗
5. Факультатив по градиентному спуску и перцептрону ↗

Нейронная сеть на numpy

5 уроков
1. О нейронной сети ↗
2. Памятка по нейронной сети ↗
3. Примеры задач на нейронную сеть ↗
4. Задачи на нейронную сеть ↗
5. Факультатив по нейронной сети ↗

Обработка текста

5 уроков
1. Об обработке текста ↗
2. Памятка по обработке текста ↗
3. Примеры задач на обработку текста ↗
4. Задачи на обработку текста ↗
5. Факультатив по обработке текста ↗

Рекомендательные системы

5 уроков
1. О рекомендательных системах ↗
2. Памятка по рекомендательным системам ↗
3. Примеры задач на рекомендательные системы ↗
4. Задачи на рекомендательные системы ↗
5. Факультатив по рекомендательным системам ↗

Поиск и эвристики

5 уроков
1. О поиске и эвристиках ↗
2. Памятка по поиску и эвристикам ↗
3. Примеры задач на поиск и эвристики ↗
4. Задачи на поиск и эвристики ↗
5. Факультатив по поиску и эвристикам ↗

Генетические алгоритмы

5 уроков
1. О генетических алгоритмах ↗
2. Памятка по генетическим алгоритмам ↗
3. Примеры задач на генетические алгоритмы ↗
4. Задачи на генетические алгоритмы ↗
5. Факультатив по генетическим алгоритмам ↗

Ансамбли

5 уроков
1. Об ансамблях ↗
2. Памятка по ансамблям ↗
3. Примеры задач на ансамбли ↗
4. Задачи на ансамбли ↗
5. Факультатив по ансамблям ↗

Отбор признаков и валидация

5 уроков
1. Об отборе признаков и валидации ↗
2. Памятка по отбору признаков и валидации ↗
3. Примеры задач на отбор признаков и валидацию ↗
4. Задачи на отбор признаков и валидацию ↗
5. Факультатив по отбору признаков и валидации ↗

NumPy и pandas для ML

5 уроков
1. О NumPy и pandas ↗
2. Памятка по NumPy и pandas ↗
3. Примеры задач на NumPy и pandas ↗
4. Задачи на NumPy и pandas ↗
5. Факультатив по NumPy и pandas ↗

Итоговый проект

5 уроков
1. Об итоговом проекте ↗
2. Памятка по итоговому проекту ↗
3. Примеры задач на итоговый проект ↗
4. Задачи на итоговый проект ↗
5. Факультатив по итоговому проекту ↗