Исследование основ искусственного интеллекта и знакомство с принципами машинного обучения.
Автор: Тимур Казанцев
Стоимость курса: 2 925 руб.
Этот курс включает:
- 3 часа 13 минут продолжительности обучения.
- 30 уроков в программе.
- Платформа: ИнфоХит.
- Доступ к обучению возможен в любое время и в любой день.
- Курс рассчитан на новичков.
- Техническая поддержка предоставляется в рабочее время через чат на сайте, электронную почту и телефон.
- Доступ к материалам открывается сразу после оплаты.
Что вы получите?
- Цель:
- Осмыслить, что такое искусственный интеллект.
- Сформировать базу для дальнейшего развития в области ИИ.
- Изучить основные термины машинного обучения.
- Освоить язык программирования Python.
- Создать свою нейронную сеть.
О КУРСЕ:
Искусственный интеллект — это реальность, с которой мы сталкиваемся каждый день. Работы в этой области не прекращаются, и ИИ постоянно совершенствуется. Важно понимать, что такое ИИ и где он применяется. Для базового понимания не требуется специальных технических знаний. Цель курса — познакомить с основами ИИ и машинного обучения.
На занятиях Тимур Казанцев расскажет о различных видах, моделях и алгоритмах, используемых для решения задач. Вы создадите свою первую нейронную сеть и построите модели в Excel. Для тех, кто интересуется машинным обучением, предусмотрены лекции по основам разработки на Python. Прохождение курса станет отличным стартом для карьеры в сфере ИИ, машинного обучения и больших данных.
Некоторые темы, разбирающиеся в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python»:
- Эволюция искусственного интеллекта.
- Применение ИИ, машинного и глубинного обучения в различных областях.
- Инструменты искусственного интеллекта и перспективы его развития.
- Установка Python. Основные команды. Основы функционирования.
- Что такое нейронные сети. Сферы применения.
По завершении курса вы будете свободно обсуждать вопросы, связанные с искусственным интеллектом и нейронными сетями. Вы научитесь анализировать и визуализировать данные, применять различные алгоритмы и использовать нейронные сети для решения практических задач.
