Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python
Рейтинг:
0.0
Покупки: (0)
Автор:
Тимур Казанцев
Дата создания: Jan. 11, 2023
Описание:
Ознакомиться
Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python.
В этом курсе Вы познакомитесь с основными видами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач, и мы даже построим нашу собственную нейронную сеть. 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.
Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просматривании видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля.
Предварительные знания:
Ознакомиться
Вам Необязательно знать математику, статистику или какой-либо язык программирования, чтобы пройти данный курс.
Вам Необязательно устанавливать какое-либо программное обеспечение для прохождения курса.
Длительность: 3:13:39
Стоимость: 1990.00 руб.
Содержание
Раздел 1: Вводная часть. Длительность: None
1. Введение
Видеофайл. Время: 0:04:042. История развития Искусственного интеллекта
Видеофайл. Время: 0:08:59Раздел 2: Основные понятия. Длительность: None
3. Различие между ИИ, Машинным обучением и Глубоким Обучением
Видеофайл. Время: 0:12:224. Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях
Видеофайл. Время: 0:06:32Раздел 3: Основные задачи и методы Машинного обучения. Длительность: None
5. Обучение с учителем и Обучение без учителя
Видеофайл. Время: 0:07:556. Регрессия. Метод наименьших квадратов.
Видеофайл. Время: 0:04:297. Классификация
Видеофайл. Время: 0:03:428. Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации.
Видеофайл. Время: 0:10:339. Кластеризация
Видеофайл. Время: 0:03:42Раздел 4: Ансамблирование в машинном обучении. Длительность: None
10. Ансамбли
Видеофайл. Время: 0:03:1811. Комитет большинства.
Видеофайл. Время: 0:01:5012. Бэггинг
Видеофайл. Время: 0:01:5313. Случайный лес
Видеофайл. Время: 0:02:03Раздел 5: Будущее Искусственного Интеллекта. Длительность: None
14. Будущее Искусственного интеллекта
Видеофайл. Время: 0:06:19Раздел 6: Основы Программирования на Python. Длительность: None
15. Установка Python. Дистрибутив Anaconda.
Видеофайл. Время: 0:03:4216. Базовые команды в Python
Видеофайл. Время: 0:06:1617. Оператор If - Else
Видеофайл. Время: 0:05:5018. Оператор While. Функция Input
Видеофайл. Время: 0:06:5219. Строки
Видеофайл. Время: 0:03:5320. Списки и операции с ними
Видеофайл. Время: 0:04:4221. Словари и операции с ними
Видеофайл. Время: 0:06:36Раздел 7: Построение моделей Машинного обучения в Python. Длительность: None
22. Предсказание цен на квартиры с помощью линейной регрессии
Видеофайл. Время: 0:13:5023. Предсказание ВВП от цен на нефть
Видеофайл. Время: 0:05:1924. Выжившие на Титанике. Модель классификации
Видеофайл. Время: 0:11:0625. Выжившие на Титанике. Модели Дерева решений, Случайного леса
Видеофайл. Время: 0:14:34Раздел 8: Строим Нейронные Сети в Python. Длительность: None
26. Нейронные сети. Предсказание изображений одежды.
Видеофайл. Время: 0:19:5627. Нейросети для Анализа Текстов
Видеофайл. Время: 0:03:3928. Нейросети для Анализа Тональности Отзывов
Видеофайл. Время: 0:09:43Раздел 9: Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения. Длительность: 0:00:00
29. Открытые Датасэты для задач Машинного Обучения
Текстовый документТекстовый документ
Внешняя ссылка
.
