Курс на Stepik
Обложка курса «Системы искусственного интеллекта » на Stepik
Бесплатно

Системы искусственного интеллекта ★ 4.889

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс охватывает основы искусственного интеллекта, включая машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, а также обработку естественного языка и компьютерное зрение. Также рассматриваются этические аспекты и вопросы безопасности в ИИ.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Системы искусственного интеллекта »Учеников на курсе 2 206
Сертификаты, выданные на курсе «Системы искусственного интеллекта »Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Системы искусственного интеллекта »Отзывов получено 18
Рейтинг курса «Системы искусственного интеллекта »Рейтинг курса 4.889
Уроки в курсе «Системы искусственного интеллекта »Количество уроков 50
Тесты в курсе «Системы искусственного интеллекта »Количество квизов 40
Время прохождения курса «Системы искусственного интеллекта »Время прохождения курса —
Обновления курса «Системы искусственного интеллекта »Обновления курса — —
Дата публикации курса «Системы искусственного интеллекта »Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Системы искусственного интеллекта »Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Системы искусственного интеллекта » 9 разделов Уроки в курсе «Системы искусственного интеллекта » 50 уроков Тесты в курсе «Системы искусственного интеллекта » 40 тестов Время прохождения курса «Системы искусственного интеллекта » 1 ч. Последнее обновление курса «Системы искусственного интеллекта » обн. 1 год назад

История развития ИИ

6 уроков
1. Лекция 1 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 1: Введение в Python для ИИ ↗

Основы машинного обучения

6 уроков
1. Лекция 2 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 2: Реализация простого алгоритма машинного ↗

Нейронные сети и глубокое обучение

6 уроков
1. Лекция 3 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 3: Классификация с помощью KNN ↗

Обучение с подкреплением

6 уроков
1. Лекция 4 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 4: Построение н - сети для классификации ↗

Экспертные системы и нечеткая логика

6 уроков
1. Лекция 5 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 5: Работа с CNN для анализа изображений ↗

Обработка естественного языка (NLP)

6 уроков
1. Лекция 6 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 6: Обучение с подкреплением: Q-Learning ↗

Компьютерное зрение

6 уроков
1. Лекция 7 ↗
2. Краткий Опрос ↗
3. Ключи к Опросу ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 7: Текстовая классификация ↗

Этика и безопасность в ИИ

6 уроков
1. Лекция 8 ↗
2. Ключи к Опросу ↗
3. Краткий Опрос ↗
4. Вопросы для Эссе ↗
5. Глоссарий Ключевых Терминов ↗
6. Практическое занятие 8: Сегментация изображений с помощью U-Net ↗

Дополнительные практические задания

2 урока
1. Генерация текста с помощью LSTM ↗
2. Проектная работа ↗