Amerikano
Модератор
- Сообщения
- 19,551
- Реакции
- 371,347
Автор: Олег Максименко
Название: Искусственный интеллект и его применение к прикладным задачам (2023)
Цель курса:
Получение первичных теоретических знаний в области искусственного интеллекта, его разновидностях и сферах применения;
Рассматриваются типы данных, используемые в работе с искусственным интеллектом;
Даётся обзор принципов работы искусственного интеллекта.
Для кого этот курс:
Постановщики бизнес-задач; Пользователи решений на основе искусственного интеллекта; Желающие приобрести знания в области основ искусственного интеллекта.
Начальные требования:
Знание основ математики;
Желание развивать знания и навыки в области искусственного интеллекта.
Программа курса:
Подробнее:
Скачать:
Название: Искусственный интеллект и его применение к прикладным задачам (2023)
Цель курса:
Получение первичных теоретических знаний в области искусственного интеллекта, его разновидностях и сферах применения;
Рассматриваются типы данных, используемые в работе с искусственным интеллектом;
Даётся обзор принципов работы искусственного интеллекта.
Для кого этот курс:
Постановщики бизнес-задач; Пользователи решений на основе искусственного интеллекта; Желающие приобрести знания в области основ искусственного интеллекта.
Начальные требования:
Знание основ математики;
Желание развивать знания и навыки в области искусственного интеллекта.
Программа курса:
- Зарождение ИИ
- Рождение термина ИИ
- Начало эпохи ИИ
- Новая волна: экспертные системы 70-х - 80-х
- Виды ИИ
- Виды Искусственного Интеллекта: философский взгляд
- Типы Искусственного Интеллекта: по методам обучения
- Итоги
- Что это?
- Традиционное Программирование vs. Машинное обучение
- Парадигма машинного обучения
- Типы машинного обучения
- Supervised Machine Learning
- Unsupervised Machine Learning
- Reinforcement Machine Learning
- Области применения машинного обучения
- Недостатки машинного обучения
- Итоги
- Нейронные Сети
- Глубокое Обучение
- Машинное Обучение vs. Глубокое Обучение
- Области применения Глубокого Обучения
- Типы Архитектур для Нейронных Сетей
- Итоги
- Dataset
- Как работает машинное обучение
- Проектирование признаков
- Итоги
Подробнее:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Скачать:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Похожие темы из этого раздела:
- [ImloroYM] Magic Tenses: Полное понимание английских времён [Stepik] (2024)
- [Stepik] Шухăшла - основы аналитического мышления (Think-101)
- [Михаил Непомнящий] Тестирование JavaScript и React приложений [Stepik] (2024)
- [Екатерина Бабичева] Финансы простым языком, с юмором и лайфхаками [Stepik] (2023)
- [Алексей Ильющенко] Разработка приложений на Python - KivyMD - Дизайн Google [Stepik] (2024)
- [Антон Щербак] Работа с датой и временем в Python [Stepik] (2024)
- [Иван Орехов] ChatGPT для начинающих: как использовать готовые решения [Stepik] (2024)
- [Шибаев Александр] Многозадачность в Python. Многопроцессное программирование [Stepik] (2024)
- [Stepik] Роадмап деда-программиста. Python бэкенд с 0 до джуна (2024)
- [Михаил Кулешов] Быстрое и понятное освоение Excel [Stepik] (2023)