Курс на Stepik
Обложка курса «Нейронные сети» на Stepik
Бесплатно

Нейронные сети ★ 4.480

Открыть на
STEPIK.ORG

Основной целью изучения данного курса является формирование у слушателей практических навыков математического и компьютерного моделирования нейронных сетей различного назначения, практической реализации нейросетевых моделей в наиболее распространенных программных пакетах.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Нейронные сети»Учеников на курсе 5 002
Сертификаты, выданные на курсе «Нейронные сети»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Нейронные сети»Отзывов получено 25
Рейтинг курса «Нейронные сети»Рейтинг курса 4.480
Уроки в курсе «Нейронные сети»Количество уроков 9
Тесты в курсе «Нейронные сети»Количество квизов 54
Время прохождения курса «Нейронные сети»Время прохождения курса —
Обновления курса «Нейронные сети»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Нейронные сети»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Нейронные сети»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Чему вы научитесь

В настоящее время большинство задач как в технической (конструирование технических систем, робототехника и др.), так и в гуманитарной сфере (экономика, экология, логистика и др.) могут решаться при помощи интеллектуальных систем. Самым распространенным видом искусственного интеллекта (ИИ) на сегодняшний день являются нейронные сети.  Именно способам построения и использования нейронных сетей учит данный курс MOOC. Важным преимуществом курса является его практическая направленность: большая часть материала посвящена вопросам практического использования программных пакетов для построения моделей и решения задач. MOOC будет востребован среди студентов технических направлений подготовки вузов и втузов.

О курсе

Основной целью изучения данного курса является формирование у слушателей практических навыков математического и компьютерного моделирования нейронных сетей различного назначения, практической реализации нейросетевых моделей в наиболее распространенных программных пакетах.

Для кого этот курс

студенты технических, физико-математических и IT специальностей.

Начальные требования

Материал курса основывается на знаниях следующих дисциплин: «Математический анализ», «Дифференциальные уравнения», «Теория вероятности и математическая статистика», «Программирование».

Преподаватели курса

Нагрузка

2 недели, 8 часов в неделю 3 зачётных единицы

Расскажите о курсе друзьям