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