Курс на Stepik
Обложка курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python» на Stepik
1 990 ₽

Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python. В этом курсе вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач. Мы создадим вместе модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel и на Python, и даже построим наши собственные нейронные сети. Этот курс может стать своеобразным трамплином для развития вашей карьеры в области Искусственного интеллекта

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Учеников на курсе 190
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Сертификатов выдано 100
Отзывы о курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Отзывов получено 7
Рейтинг курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Количество уроков 30
Тесты в курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Количество квизов 15
Время прохождения курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Стоимость курса 1 990 ₽ —
Обновления курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python» 9 разделов Уроки в курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python» 30 уроков Тесты в курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python» 15 тестов Время прохождения курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python» 3 ч. Последнее обновление курса «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python» обн. 1 год назад

1. Вводная часть

2 урока
Открытый
1.1 Введение ↗
236
116
5м 55с
8
Закрытый
1.2 История развития искусственного интеллекта ↗
155
109
10м 46с
4

2. Основные понятия

2 урока
Открытый
2.1 Различие между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением ↗
199
110
13м 9с
5
Закрытый
2.2 Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях ↗
141
101
7м 54с
5

3. Основные задачи и методы машинного обучения

5 уроков
Закрытый
3.1 Обучение с учителем и обучение без учителя ↗
140
97
8м 10с
4
Открытый
3.2 Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel ↗
190
103
5м 44с
2
Закрытый
3.3 Классификация ↗
133
91
4м 26с
4
Закрытый
3.4 Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации ↗
128
85
11м 55с
3
Закрытый
3.5 Кластеризация ↗
122
85
4м 58с
3

4. Ансамблирование в машинном обучении

4 урока
Закрытый
4.1 Ансамбли ↗
118
81
4м 31с
3
Закрытый
4.2 Комитет большинства ↗
110
79
3м 32с
3
Закрытый
4.3 Бэггинг ↗
110
78
2м 13с
3
Закрытый
4.4 Случайный лес ↗
106
77
2м 21с
3

5. Будущее искусственного интеллекта и завершение теоретической час

1 урок
Закрытый
5.1 Будущее искусственного интеллекта ↗
108
92
7м 45с
3

6. Основы программирования на Python

8 уроков
Закрытый
6.1 Для тех, кто знает основы Python ↗
109
109
0м 21с
2
Закрытый
6.2 Установка Python. Дистрибутив Anaconda ↗
99
99
4м 43с
2
Закрытый
6.3 Базовые команды в Python ↗
95
95
6м 17с
2
Закрытый
6.4 Оператор If — Else ↗
90
90
6м 50с
3
Закрытый
6.5 Оператор While. Функция Input ↗
84
84
7м 53с
3
Закрытый
6.6 Строки ↗
76
76
4м 54с
1
Закрытый
6.7 Списки и операции с ними ↗
77
77
5м 43с
1
Закрытый
6.8 Словари и операции с ними ↗
76
76
7м 37с
2

7. Построение моделей машинного обучения в Python

4 урока
Закрытый
7.1 Предсказание цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии ↗
93
93
14м 50с
3
Закрытый
7.2 Предсказание ВВП от цен на нефть с помощью линейной регрессии ↗
71
71
5м 20с
2
Закрытый
7.3 Выжившие на Титанике. Метод Опорных Векторов ↗
65
65
11м 7с
2
Закрытый
7.4 Выжившие на Титанике. Дерево решений, Случайный лес, Бэггинг ↗
61
61
15м 35с
2

8. Строим нейронные сети в Python

3 урока
Закрытый
8.1 Нейронные сети. Предсказание изображений одежды ↗
72
72
20м 57с
2
Закрытый
8.2 Нейросети для анализа текстов ↗
62
62
4м 40с
1
Закрытый
8.3 Нейросети для анализа тональности отзывов ↗
60
60
10м 44с
1

9. Бонус. Где находить данные для машинного обучения

1 урок
Закрытый
9.1 Открытые датасеты для задач машинного обучения ↗
74
74
4м 45с
2