Курс на Stepik
Бесплатно
Теоретические основы искусственного интеллекта
Открыть наSTEPIK.ORG
Курс разработан в рамках проекта, реализуемого победителем грантового конкурса для преподавателей магистратуры 2021/2022 Стипендиальной программы Владимира Потанина. Рассмотрены принципы построения полносвязных и сверточных моделей нейронных сетей (НС) и их применение для задач классификации изображений, начиная с подготовки данных. Особое внимание уделено оценке качества модели НС; применению предобученных моделей; генерации текста и изображений с помощью НС; участию в соревнованиях на платформе Kaggle.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
1 097 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
3 | ||||
 Рейтинг курса |
4.000 | ||||
 Количество уроков |
53 | ||||
 Количество квизов |
235 | ||||
 Количество задач с кодом |
30 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | normal | — | — | — | — |