Основы искусственного интеллекта и введение в машинное обучение.
Автор: Тимур Казанцев
Стоимость курса: 2 925 руб.
Этот курс включает:
- Продолжительность курса: 3 часа 13 минут.
- Количество уроков: 30.
- Платформа для обучения: ИнфоХит.
- Время начала обучения: в любой день, в любое удобное время.
- Уровень сложности: рассчитан на новичков.
- Поддержка: доступна в рабочее время через чат на сайте, электронную почту или телефон.
- Доступ к материалам: открывается сразу после оплаты.
Что вы получите?
- Что такое искусственный интеллект.
- Основы для дальнейшего прогресса в области ИИ.
- Основные термины и концепции машинного обучения.
- Изучение языка программирования Python.
- Создание собственной нейронной сети.
О КУРСЕ:
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Разработки в этой области активно продолжаются, и ИИ постоянно совершенствуется. Важно понимать, что такое ИИ и как он применяется в различных сферах. Даже без глубоких технических знаний можно разобраться в основах ИИ. Цель данного курса — предоставить обзор ключевых понятий и познакомить с основами машинного обучения.
На занятиях Тимур Казанцев расскажет о различных видах, моделях и алгоритмах, используемых для решения задач. Вы научитесь создавать свою первую нейронную сеть и работать с моделями в Excel. Для тех, кто интересуется машинным обучением, предусмотрены лекции по основам разработки на Python. Прохождение курса станет отличной отправной точкой для начала карьеры в сфере ИИ, машинного обучения и анализа 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 ИИ и перспективы его развития.
- Установка Python. Основные команды. Принципы работы.
- Нейронные сети: что это такое и где они используются.
После завершения курса вы сможете свободно обсуждать вопросы, касающиеся искусственного интеллекта и нейронных сетей. Вы будете уметь анализировать и визуализировать данные, применять алгоритмы и использовать нейронные сети для решения различных задач.
