Курс на Stepik
Обложка курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)» на Stepik
Бесплатно

Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022) ★ 4.375

Открыть на
STEPIK.ORG

На курсе вы познакомитесь с искусственным интеллектом и машинным обучением на языке Python. Мы погрузим в основы математики для Data Science и библиотеки для работы с данными, разберём алгоритмы и методы создания моделей ИИ.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Учеников на курсе 35 961
Сертификаты, выданные на курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Отзывов получено 48
Рейтинг курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Рейтинг курса 4.375
Уроки в курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Количество уроков 36
Тесты в курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Количество квизов 59
Время прохождения курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Время прохождения курса —
Обновления курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)» 26 разделов Уроки в курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)» 36 уроков Тесты в курсе «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)» 59 тестов Время прохождения курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)» 3 ч. Последнее обновление курса «Курс по машинному обучению. «ИИ Старт» (архивный курс 2022)» обн. 26 февраля 2026

1. Введение в анализ данных

2 урока
Закрытый
1.1 Введение в анализ данных ↗
34 326
9 318
4м 17с
695
Закрытый
1.2 Инструменты курса ↗
20 250
17 669
2м 51с
207

2. Введение в язык программирования Python

1 урок
Закрытый
2.1 Введение в язык программирования Python ↗
17 382
11 886
4м 3с
325

3. Циклы и работы со строками

1 урок
Закрытый
3.1 Циклы и работа со строками ↗
11 804
8 507
1м 57с
147

4. Функции в Python

1 урок
Закрытый
4.1 Функции в Python ↗
9 229
7 366
0м 23с
97

5. Основы объектно-ориентированного программирования в Python

1 урок
Закрытый
5.1 Основы объектно-ориентированного программирования в Python ↗
9 585
6 569
8м 32с
153

6. Основы линейной алгебры

2 урока
Закрытый
6.1 Основы линейной алгебры ↗
9 899
7 583
1м 14с
149
Закрытый
6.2 Тест. Основы линейной алгебры ↗
8 385
3 416
19м 3с
-29

7. Библиотека Numpy

1 урок
Закрытый
7.1 Библиотека Numpy ↗
8 100
6 041
3м 48с
143

8. Линейная алгебра с библиотекой Numpy

1 урок
Закрытый
8.1 Линейная алгебра с библиотекой Numpy ↗
5 950
5 950
0м 10с
22

9. Основы теории вероятностей и математической статистики

2 урока
Закрытый
9.1 Основы теории вероятностей и математической статистики ↗
5 827
3 641
7м 14с
48
Закрытый
9.2 Тест. Основы теории вероятностей и математической статистики ↗
4 606
1 579
35м 47с
-46

10. Знакомство с библиотеками Pandas и Matplotlib

2 урока
Закрытый
10.1 Знакомство с библиотеками Pandas и Matplotlib ↗
4 713
3 586
1м 15с
61
Закрытый
10.2 Тест. Знакомство с библиотеками Pandas и Matplotlib ↗
4 050
1 979
7м 44с
-93

11. Основы аналитики данных с помощью Pandas и Matplotlib

1 урок
Закрытый
11.1 Основы аналитики данных с помощью Pandas и Matplotlib ↗
4 414
3 094
1м 47с
144

12. Введение в машинное обучение

2 урока
Закрытый
12.1 Введение в машинное обучение ↗
5 174
3 660
1м 18с
101
Закрытый
12.2 Тест. Введение в машинное обучение ↗
4 271
1 438
8м 16с
-128

13. Пайплайн машинного обучения

1 урок
Закрытый
13.1 Пайплайн машинного обучения ↗
4 702
3 172
1м 39с
71

14. Линейная регрессия

1 урок
Закрытый
14.1 Линейная регрессия ↗
3 941
2 638
1м 47с
81

15. Функции математического анализа

2 урока
Закрытый
15.1 Функции математического анализа ↗
3 421
2 458
0м 27с
27
Закрытый
15.2 Тест. Функции математического анализа ↗
2 725
1 259
8м 7с
-52

16. Производная, градиент и градиентная оптимизация

1 урок
Закрытый
16.1 Производная, градиент и градиентная оптимизация ↗
3 354
2 270
1м 54с
96

17. Логистическая регрессия

1 урок
Закрытый
17.1 Логистическая регрессия ↗
2 642
1 742
30м 23с
33

18. Метрики машинного обучения

2 урока
Закрытый
18.1 Метрики машинного обучения ↗
2 397
1 809
0м 13с
34
Закрытый
18.2 Тест. Метрики машинного обучения ↗
2 099
1 092
9м 58с
9

19. Решающие деревья

2 урока
Закрытый
19.1 Решающие деревья ↗
2 409
1 772
0м 22с
43
Закрытый
19.2 Тест. Решающие деревья ↗
2 110
1 150
4м 28с
2

20. Композиции алгоритмов

1 урок
Закрытый
20.1 Композиции алгоритмов ↗
2 075
1 561
0м 23с
43

21. Пайплайн выбора модели

2 урока
Закрытый
21.1 Пайплайн выбора модели ↗
1 977
1 977
0м 12с
35
Закрытый
21.2 Тест. Пайплайн выбора модели ↗
1 676
421
5м 1с
-38

22. Конкурсы на kaggle.com

1 урок
Закрытый
22.1 Конкурсы на kaggle.com ↗
2 251
1 514
0м 22с
53

23. Введение в нейронные сети

2 урока
Закрытый
23.1 Введение в нейронные сети ↗
2 341
1 556
0м 26с
50
Закрытый
23.2 Тест. Введение в нейронные сети ↗
1 924
727
6м 9с
5

24. Обучение нейронных сетей в библиотеке PyTorch

1 урок
Закрытый
24.1 Обучение нейронных сетей в библиотеке PyTorch ↗
2 230
1 284
0м 19с
18

25. Сверточные нейронные сети

1 урок
Закрытый
25.1 Сверточные нейронные сети ↗
1 999
1 041
1м 35с
49

26. Архитектуры CNN и Transfer Learning

1 урок
Закрытый
26.1 Архитектуры CNN и Transfer Learning ↗
1 955
1 035
0м 23с
31