AI и Машинное обучение

AI и Машинное обучение

$299

Комплексный курс по основам искусственного интеллекта и машинного обучения. Этот курс предназначен для тех, кто хочет освоить современные технологии AI и применять их в реальных проектах.

Что включает курс:

  • 12 недель обучения
  • 60+ видеоуроков
  • Практические проекты
  • Доступ к материалам 24/7
  • Сообщество студентов

О курсе

Этот курс представляет собой всестороннее введение в область искусственного интеллекта и машинного обучения. Вы изучите основные концепции, алгоритмы и методы, которые лежат в основе современных AI-систем.

Курс охватывает темы от базовых концепций машинного обучения до продвинутых техник работы с нейронными сетями. Вы научитесь применять различные алгоритмы обучения с учителем и без учителя, работать с различными типами данных и оценивать качество моделей.

Основные темы:

  • Введение в искусственный интеллект и машинное обучение
  • Линейная и логистическая регрессия
  • Деревья решений и случайные леса
  • Метод опорных векторов (SVM)
  • Кластеризация и методы понижения размерности
  • Введение в нейронные сети
  • Оптимизация и регуляризация моделей
  • Работа с различными типами данных

Программа курса

Модуль 1: Основы машинного обучения (Недели 1-3)

  • Введение в AI и ML
  • Типы задач машинного обучения
  • Подготовка данных и признаковое пространство
  • Оценка качества моделей

Модуль 2: Алгоритмы обучения с учителем (Недели 4-6)

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Деревья решений
  • Ансамбли моделей

Модуль 3: Алгоритмы обучения без учителя (Недели 7-9)

  • K-means кластеризация
  • Иерархическая кластеризация
  • PCA и другие методы понижения размерности
  • Обнаружение аномалий

Модуль 4: Нейронные сети (Недели 10-12)

  • Основы нейронных сетей
  • Прямое и обратное распространение
  • Функции активации
  • Финальный проект

Требования к студентам

Необходимые навыки:

  • Базовые знания математики (алгебра, основы статистики)
  • Основы программирования (желательно Python)
  • Понимание базовых концепций компьютерных наук

Технические требования:

  • Компьютер с доступом в интернет
  • Минимум 8 GB оперативной памяти
  • Возможность установки программного обеспечения

Рекомендуемое ПО:

  • Python 3.8 или выше
  • Jupyter Notebook или Google Colab
  • Библиотеки: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib