Особенности преподавания курса "Искусственный интеллект" в университете

Искусственный интеллект. Машинное обучение. Алгоритмы МО. Тимы задач МО: регрессия и классификация, кластеризация. Методы обучения моделей: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением. Этапы решения задач анализа данных с применением МО и ИИ.

Требования к данным для обучения моделей МО. Библиотеки Python для загрузки, очистки и подготовки данных

Библиотеки машинного обучения на Python sklearn и TensorFlow. Примеры использования классических алгоритмов МО и глубоких нейронных сетей

Прикладные задачи ИИ в области компьютерного зрения и анализа естественного языка. Постановка задачи МО на основе прикладной задачи. Поиск набора данных для решения задачи МО. Подготовка и очистка набора данных. Выбор подходящей модели МО. Обучение модели, контроль качества обучения. Анализ качества работы обученной модели. Представление результатов решения задачи.