Машинное обучение

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения
признаков.
Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в…
Начальный уровень
144 часа
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Освоившие этот курс смогут обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них скрытые закономерности. Кроме того, слушатели научатся понимать: а) какие задачи можно полностью поручить ЭВМ; б) какие этапы процесса сможет выполнить лишь человек; в) самое главное – отличать пункт а) от пункта б).
  • Слушатели освоят необходимую лексику для общения с заказчиками и коллегами на темы машинного обучения; поймут, когда требования заказчика невыполнимы или некорректны с точки зрения машинного обучения.

О курсе

Цели курса:

  • Заинтересовать максимально большую аудиторию и показать, что машинное обучение не такая уж сложная наука.
  • Научить, как правильно обсуждать вопросы машинного обучения с заказчиком, коллегами и подчиненными. Не бояться брать на себя ответственность в этих вопросах.
  • Пробудить желание у слушателей начать собственный коммерческий проект в области машинного обучения.

Цель преподавателя – изложить курс понятно и интересно, чтобы для понимания содержания лекций было достаточно знаний школьного курса математики и здравого смысла.

Объём курса: 72 часа.

По окончании курса слушатели смогут:

  • строить модели машинного обучения, позволяющие обрабатывать таблицы с данными;
  • с помощью моделей искусственного интеллекта восстанавливать пропущенные или некорректные данные;
  • находить объекты с аномальными значениями признаков;
  • классифицировать объекты в заданной предметной области;
  • предсказывать дальнейшее поведение объектов.

У этого курса есть продолжение – «Введение в искусственные нейронные сети» и «Специальные архитектуры нейронных сетей», «Анализ данных (Введение в Python и обработку таблиц)», а также теоретическая подоплека в виде курсов по теории вероятностей и математической статистике.

Для кого этот курс

Мотивированные школьники, обучающиеся в школах с математическим уклоном; студенты и аспиранты технических и математических специальностей; специалисты, задействованные в области информационных технологий и смежных областях.

Начальные требования

Курс требует минимальной математической подготовки. Для понимания курса требуются базовые математические навыки.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс содержит видеолекции и практические задания для закрепления полученных знаний.

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Stepik
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно