Курс на Stepik
Обложка курса «Машинное обучение» на Stepik
Бесплатно

Машинное обучение ★ 4.928

Открыть на
STEPIK.ORG

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков. Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с ИИ. В ходе обучения будут рассмотрены классические модели анализа данных, которые во многих случаях по-прежнему являются эффективными и (что важно) интерпретируемые.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Машинное обучение»Учеников на курсе 53 826
Сертификаты, выданные на курсе «Машинное обучение»Сертификатов выдано 8 926
Отзывы о курсе «Машинное обучение»Отзывов получено 829
Рейтинг курса «Машинное обучение»Рейтинг курса 4.928
Уроки в курсе «Машинное обучение»Количество уроков 72
Тесты в курсе «Машинное обучение»Количество квизов 68
Время прохождения курса «Машинное обучение»Время прохождения курса —
Обновления курса «Машинное обучение»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Машинное обучение»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Машинное обучение»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

  • Освоившие этот курс смогут обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них скрытые закономерности. Кроме того, слушатели научатся понимать: а) какие задачи можно полностью поручить ЭВМ; б) какие этапы процесса сможет выполнить лишь человек; в) самое главное – отличать пункт а) от пункта б).
  • Слушатели освоят необходимую лексику для общения с заказчиками и коллегами на темы машинного обучения; поймут, когда требования заказчика невыполнимы или некорректны с точки зрения машинного обучения.

О курсе

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков. Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с ИИ. В ходе обучения будут рассмотрены классические модели анализа данных, которые во многих случаях по-прежнему являются эффективными и (что важно) интерпретируемые.

Для кого этот курс

Мотивированные школьники, обучающиеся в школах с математическим уклоном; студенты и аспиранты технических и математических специальностей; специалисты, задействованные в области информационных технологий и смежных областях.

Начальные требования

Курс требует минимальной математической подготовки. Для понимания курса требуются базовые математические навыки.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Курс содержит видеолекции и практические задания для закрепления полученных знаний.

Сертификат курса Машинное обучение

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 8 926 учеников получили сертификат.

Нагрузка

144 часа

Расскажите о курсе друзьям