Чему вы научитесь
- Сможете различать между Машинным и Глубинным обучением и Нейронными сетями
- Узнаете, в каких областях применяются технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения, и что ждет ИИ в будущем
- Сможете решать простые реальные задачи с использованием алгоритмов Машинного обучения в Excel и Python
- Научитесь основам программирования на Python
- Узнаете где находить данные и датасеты
- Построите Нейронные сети для предсказания изображений и анализа текстов
- Создадите свои модели Машинного обучения для решения задач
О курсе
Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просмотре видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля. ИИ применяется и в более коммерческих областях и там, где от этого зависят жизни людей, а именно, в медицине, при прогнозировании продаж, космической сфере и строительстве.
Раз уж мы окружены технологиями ИИ повсюду, то необходимо иметь представление о том, как они работают. И для такого понимания на базовом уровне необязательно иметь техническое или IT образование.
***
В этом курсе мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного Интеллекта и машинного обучения. Вы познакомитесь с основными видами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач, и мы даже построим наши собственные нейронные сети. Мы даже попробуем создать вместе модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel - для тех, кто не хочет ничего программировать. А для тех, кто хочет познакомиться с Python - языком программирования, на котором решается сегодня более 53% всех задач по машинному обучению, в данном курсе вы найдете лекции для ознакомления с основами программирования на этом языке.
***
Мы вместе составим модели на Python для машинного обучения для:
- предсказания цен на квартиры
- предсказания ВВП от цен на нефть
- предсказания о том, какие из пассажиров выжили на Титанике
- предсказания что изображено на рисунках с помощью Нейронной Сети
- анализ тональность текстов на основе Нейронных сетей
- и др.
**
Этот курс может стать своеобразным трамплином для развития вашей карьеры в области Искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. На его основе вы сможете в дальнейшем выбрать уже ту конкретную область, в которой вы бы хотели развиваться и работать дальше. Нельзя не упоминуть, что специалисты в области ИИ и Big Data сегодня - одни из самых высокооплачиваемых и искомых на рынке: по разным оценкам всего на глобальном рынке сегодня около 300 000 специалистов по ИИ, в то время как спрос на них - несколько миллионов!
**
Так почему бы не укрепить свое резюме прохождением курса об Искусственном интеллекте и Машинном обучении, и основам программирования на Python от одной из крупнейших образовательных платформ Stepik
После прохождения данного курса, вы сможете общаться свободно на темы, касающиеся Искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения, и нейронных сетей. Вы сможете анализировать и визуализировать данные, использовать алгоритмы и нейронные сети для решения задач из разных областей.
***
Данный курс содержит более 30 полезных лекций и после зачисления на него у вас будет полноценный доступ ко всем материалам без каких-либо ограничений. Потратьте некоторое время на изучение этого курса, чтобы усилить свои профессиональные навыки и расширить кругозор, используя приобретенные знания.
Для кого этот курс
- Этот курс будет полезен любому, кому интересны новейшие технологии и кто хочет быть в курсе того, куда движется наша цивилизация - Курс будет полезен тем, кто хочет понять как можно внедрять технологии машинного обучения - Если вы хотите научиться основам программирования на Python, то курс будет Вам полезен - Этот курс будет полезен любому, кто хочет понять как работают Нейронные сети, и алгоритмы Машинного обучения
Начальные требования
- Вам Необязательно знать математику, статистику или какой-либо язык программирования, чтобы пройти данный курс
- Вам Необязательно устанавливать какое-либо программное обеспечение для прохождения курса
Наши преподаватели
Как проходит обучение
- Видео-лекции
- Теоретический и практический материал
- Примеры кода
- Чеклисты
- 2 электронные книги
Программа курса
Что вы получаете
- - навыки и знания, востребованные работодателем
- - возможность отработать теорию на практике
- - доступ к примерам решений
- - сертификат
- - проекты в портфолио