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

Нейронные сети 4.458

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 4 841
Сертификаты, выданные на курсе «Нейронные сети»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Нейронные сети»Отзывов получено 24
Рейтинг курса «Нейронные сети»Рейтинг курса 4.458
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