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 200
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»Сертификатов выдано 107
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

Вводная часть

2 урока
1. Введение ↗
2. История развития искусственного интеллекта ↗

Основные понятия

2 урока
1. Различие между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением ↗
2. Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях ↗

Основные задачи и методы машинного обучения

5 уроков
1. Обучение с учителем и обучение без учителя ↗
2. Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel ↗
3. Классификация ↗
4. Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации ↗
5. Кластеризация ↗

Ансамблирование в машинном обучении

4 урока
1. Ансамбли ↗
2. Комитет большинства ↗
3. Бэггинг ↗
4. Случайный лес ↗

Будущее искусственного интеллекта и завершение теоретической час

1 урок
1. Будущее искусственного интеллекта ↗

Основы программирования на Python

8 уроков
1. Для тех, кто знает основы Python ↗
2. Установка Python. Дистрибутив Anaconda ↗
3. Базовые команды в Python ↗
4. Оператор If — Else ↗
5. Оператор While. Функция Input ↗
6. Строки ↗
7. Списки и операции с ними ↗
8. Словари и операции с ними ↗

Построение моделей машинного обучения в Python

4 урока
1. Предсказание цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии ↗
2. Предсказание ВВП от цен на нефть с помощью линейной регрессии ↗
3. Выжившие на Титанике. Метод Опорных Векторов ↗
4. Выжившие на Титанике. Дерево решений, Случайный лес, Бэггинг ↗

Строим нейронные сети в Python

3 урока
1. Нейронные сети. Предсказание изображений одежды ↗
2. Нейросети для анализа текстов ↗
3. Нейросети для анализа тональности отзывов ↗

Бонус. Где находить данные для машинного обучения

1 урок
1. Открытые датасеты для задач машинного обучения ↗