Instagram

Искусственный интеллект и машинное обучение

О программе
Автор: Созыкин А.В., Аксенов А.C., Комоцкий Е.И.
График реализации: завершена
Трудоемкость: 3 з.е.
Курс посвящен введению в решение прикладных задач обработки изображений и анализа текстов с помощью готовых библиотек машинного обучения. В курсе используется язык Python, библиотеки sklearn и tensorflow. Практические занятия выполняются на платформе Google Colaboratory и представляют собой соревнования по машинному обучению.
Содержание модуля

1
МОДУЛЬ 1. «ВВЕДЕНИЕ В ЯЗЫК PYTHON». Установка и настройка фреймворка Anaconda. Знакомство с синтаксисом, методами и средами разработки. Структурное программирование. Библиотеки Matplotlib, Numpy. Библиотека Pandas. Подключения к источникам данных
2
МОДУЛЬ 2. «ВВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ». Вводные положения. Сравнение средних. Визуальный анализ данных.  Корреляция и регрессия
3
МОДУЛЬ 3. «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ». Вводные положения. Алгоритмы классификации. Методы кластеризации данных и ассоциативные правила. Методы прогнозирования численных признаков. Факторный анализ и сокращение размерности
4
МОДУЛЬ 4. «ВОПРОСЫ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА». Введение в искусственный интеллект. Обработка естественного языка. Представление знаний
Зарегистрироваться
Ссылки на учебно-методические материалы
Что вы получите после прохождения программы
Слушатели, имеющие диплом о высшем образовании и успешно окончившие обучение, получают удостоверение о повышении квалификации
Методические материалы и другие полезные документы для внедрения курса в своей образовательной организации
Консультации от наших специалистов по внедрению курса в образовательную организацию
Поделитесь с друзьями!
Если этот курс вам кажется полезным, расскажите о нем друзьям
Made on
Tilda