Курс на Stepik
Обложка курса «Основы искусственного интеллекта» на Stepik
2 990 ₽

Основы искусственного интеллекта ★ 4.950

Открыть на
STEPIK.ORG

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью современных технологий, изменяя подходы к решению сложных задач. Курс "Основы искусственного интеллекта" под руководством Антона Николаевича Баланова, доктора социологических наук и профессора, предоставит вам базовые знания и навыки для понимания и разработки ИИ-решений.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы искусственного интеллекта»Учеников на курсе 93
Сертификаты, выданные на курсе «Основы искусственного интеллекта»Сертификатов выдано 25
Отзывы о курсе «Основы искусственного интеллекта»Отзывов получено 20
Рейтинг курса «Основы искусственного интеллекта»Рейтинг курса 4.950
Уроки в курсе «Основы искусственного интеллекта»Количество уроков 51
Тесты в курсе «Основы искусственного интеллекта»Количество квизов 340
Время прохождения курса «Основы искусственного интеллекта»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Основы искусственного интеллекта»Стоимость курса 2 990 ₽ —
Обновления курса «Основы искусственного интеллекта»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Основы искусственного интеллекта»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Основы искусственного интеллекта»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы искусственного интеллекта» 12 разделов Уроки в курсе «Основы искусственного интеллекта» 51 урок Тесты в курсе «Основы искусственного интеллекта» 340 тестов Время прохождения курса «Основы искусственного интеллекта» 1 ч. Последнее обновление курса «Основы искусственного интеллекта» обн. 5 февраля 2026

Введение в искусственный интеллект

3 урока
1. Основы искусственного интеллекта (ИИ) ↗
2. История и эволюция ИИ ↗
3. Принципы работы ИИ ↗

Машинное обучение и глубокое обучение

4 урока
1. Основы машинного обучения (ML) ↗
2. Основы глубокого обучения (DL) ↗
3. Нейронные сети ↗
4. Обучение с учителем и без учителя ↗

Алгоритмы и модели ИИ

5 уроков
1. Линейная и логистическая регрессия ↗
2. Деревья решений и случайный лес ↗
3. Метод опорных векторов (SVM) ↗
4. K-ближайших соседей (KNN) ↗
5. Кластеризация K-средних ↗

Специализированные алгоритмы и модели

5 уроков
1. Генеративные состязательные сети (GAN) ↗
2. Свёрточные нейронные сети (CNN) ↗
3. Рекуррентные нейронные сети (RNN). Часть 1 ↗
4. Рекуррентные нейронные сети (RNN). Часть 2 ↗
5. Автокодировщики ↗

Применение ИИ в различных отраслях

5 уроков
1. ИИ в здравоохранении ↗
2. ИИ в финансах ↗
3. ИИ в маркетинге ↗
4. ИИ в производстве ↗
5. ИИ в транспорте и логистике ↗

Обработка естественного языка (NLP)

4 урока
1. Основы NLP ↗
2. Текстовая аналитика ↗
3. Машинный перевод ↗
4. Чат-боты и виртуальные ассистенты ↗

Визуализация данных и интерпретация моделей

2 урока
1. Визуализация данных ↗
2. Интерпретация моделей ИИ ↗

Этические и правовые аспекты ИИ

3 урока
1. Этические вопросы в ИИ ↗
2. Конфиденциальность данных ↗
3. Правовые аспекты ИИ ↗

Инструменты и платформы для разработки ИИ

3 урока
1. Языки программирования для ИИ ↗
2. Библиотеки и фреймворки для ИИ ↗
3. Облачные платформы для ИИ ↗

Практические кейсы и задания

10 уроков
1. Практическое задание 1 ↗
2. Практическое задание 2 ↗
3. Практическое задание 3 ↗
4. Практическое задание 4 ↗
5. Практическое задание 5 ↗
6. Практическое задание 6 ↗
7. Практическое задание 7 ↗
8. Практическое задание 8 ↗
9. Практическое задание 9 ↗
10. Практическое задание 10 ↗

Разработка и внедрение ИИ-проектов

4 урока
1. Разработка ИИ-проекта - Часть 1 ↗
2. Разработка ИИ-проекта - Часть 2 ↗
3. Разработка ИИ-проекта - Часть 3 ↗
4. Разработка ИИ-проекта - Часть 4 ↗

Заключение и сертификация

3 урока
1. Подготовка к сертификации ↗
2. Внедрение лучших практик ИИ ↗
3. Будущее ИИ ↗