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.
Я сам наеш данный курс в сайте DeepLearning, где нам советовали ее. Если честно, данный курс мне понравился даже спустя 3 года, и даже когда в слайдах есть некоторые ошибки, наоборот это дает буст. То есть, когда ты недопонимаешь что-то из-за ошибки в слайде, ты можешь просто это загуглить и с этим твои знания будут расти лучше и в некоторые моменты комментаторы дают подсказки по ошибкам, что дейтвует больше положительно чем отрицательно. Преподаватели максимально старались донести материал. Некоторые непонятные моменты, повторяю, гуглил и понимал лекцию лучше. Еще один особенность в том, что здесь все учат с базы и дают сильный фундамент, по сравнении с обычным курсом самого kaggle, которая просто показывает использование модели без логики и без сортировки.Думаю, что данный курс для меня очень полезен, хоть и я ее не закончил, конечно продолжу ее учить. Огромное спасибо вам всем организаторам и преподавателям за этот курс и надеюсь, что данный курс и будущие проекты улучшат науку ИИ.
Хороший курс, но я так долго его проходил, что курс несколько раз поменялся и когда я возвращался к темам, которые хотел повторить, их уже убрали или заменили(
Это архивный (устаревший) курс, и в нём не было задумано предоставления сертификата на Stepik. Информация о наличии / отсутствии сертификата отображается на главной странице курсов. Она доступна до прохождения
Отличный курс чтобы подготовиться к семестру 1 DLS. Всем рекомендую к изучению. Жаль что задачи из курс в 2026 удалили и что в тестах ограниченное количество попыток.
Спасибо за отзыв, рады, что курс в целом понравился!) Насчёт задач: там было много внутренних ошибок, на них поступали жалобы, и в данном архивном курсе мы решили их скрыть. Сейчас работаем над новым курсом по машинному обучению 🙌
Курс хороший для введения. Понравилось, что разные преподаватели. Но иногда это играло в минус - часто материал повторялся. Но сами мл модели объяснены хорошо. Отдельной похвалы заслуживает преподавательница, ее можете увидеть в последних уроках про нейросети. Хороший, проработанный курс. Пройти точно стоит.
