Курс на Stepik
Обложка курса «Искусственный интеллект и машинное обучение» на Stepik
Бесплатно

Искусственный интеллект и машинное обучение ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс "Введение в искусственный интеллект" познакомит вас с основами ИИ и машинного обучения, включая работу с данными, алгоритмами и нейронными сетями. Вы узнаете о ключевых приложениях ИИ в реальных проектах, этических вопросах его использования и перспективах развития. Курс подготовит вас к первым шагам в карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Искусственный интеллект и машинное обучение»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение»Количество уроков 21
Тесты в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение»Количество квизов 21
Обновления курса «Искусственный интеллект и машинное обучение»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Искусственный интеллект и машинное обучение»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Искусственный интеллект и машинное обучение»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение» 7 разделов Уроки в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение» 21 урок Тесты в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение» 21 тест Последнее обновление курса «Искусственный интеллект и машинное обучение» обн. 2 года назад

Введение в искусственный интеллект

3 урока
1. Понятие искусственного интеллекта ↗
2. История и развитие ИИ ↗
3. Применение ИИ в реальном мире ↗

Основы машинного обучения (МО)

3 урока
1. Различие между ИИ и машинным обучением ↗
2. Типы машинного обучения: контролируемое, неконтролируемое и обуч ↗
3. Основные компоненты модели МО: данные, алгоритмы, обучение ↗

Работа с данными

3 урока
1. Понятие данных: что такое данные и их виды (структурированные и ↗
2. Подготовка данных: сбор, очистка и обработка данных для моделей ↗
3. Важность данных в обучении моделей ИИ ↗

Алгоритмы машинного обучения

3 урока
1. Линейная регрессия и её применение ↗
2. Классификация: алгоритмы, такие как логистическая регрессия и k- ↗
3. Кластеризация: алгоритмы, такие как k-средних ↗

Глубокое обучение

3 урока
1. Различие между машинным обучением и глубоким обучением ↗
2. Нейронные сети: структура и работа ↗
3. Основы многослойных перцептронов (MLP) ↗

Применение ИИ в реальных проектах

3 урока
1. Построение моделей для классификации и регрессии на примере реал ↗
2. Прогнозирование и принятие решений на основе ИИ. ↗
3. Этика ИИ: моральные вопросы и ответственность в использовании ИИ ↗

Будущее ИИ и карьерные возможности

3 урока
1. Перспективы развития ИИ: текущие тенденции и будущие технологии ↗
2. Карьерные возможности в ИИ и МО: профессии, навыки, направления. ↗
3. Как продолжить обучение и углубить знания в ИИ ↗