Введение в искусственный интеллект и нейронные сети

Курс знакомит слушателей с основами науки о данных, принципами работы искусственного интеллекта и нейронными сетями. В курсе рассказывается, что такое искусственный интеллект и типы машинного обучения. Слушатели учатся работе с классификаторами и созданию регрессоров. Изучается предсказательная аналитика на основе ансамблевого обучения, рекомендательные системы, обучение без учителя и кластеризация данных. Рассматриваются искусственные нейронные сети, построение однослойных, многослойных и свёрточных сетей.

ЗАПИСАТЬСЯ НА ПРОГРАММУ

Учебный план

Введение в искусственный интеллект и нейронные сети
	Что такое искусственный интеллект
	Три типа машинного обучения
	Искусственные нейроны и персептрон
Машинное обучение
	Основная терминология
	Принципы построения систем машинного обучения
	Предварительная обработка данных
	Работа с классификаторами
	Создание регрессоров
Предсказательная аналитика на основе ансамблевого обучения
	Введение в ансамблевое обучение
	Деревья принятия решений
	Обработка дисбаланса классов
	Обучение без учителя и кластеризация данных
	Смешанные гауссовские модели
Искусственные нейронные сети
	Введение в искусственные нейронные сети
	Построение однослойной нейронной сети
	Построение многослойной нейронной сети
	Сверточные нейронные сети (CNN)
	Создание CNN для распознавания образов
	Экзамен для курса # 70097
	Вы можете посмотреть лекцию Литература. Введение в искусственный интеллект и нейронные сети