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.
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».
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
Программа курса
