Основы искусственного интеллекта
Описание курса
Комплексный курс по введению в искусственный интеллект, специально разработанный для начинающих. Этот образовательный курс охватывает фундаментальные концепции AI, машинного обучения и нейронных сетей, предоставляя прочную основу для дальнейшего изучения этой области.
Программа курса включает изучение различных типов машинного обучения, включая обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением. Вы познакомитесь с базовыми алгоритмами, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и методы кластеризации.
Что вы изучите
- Основные концепции и история искусственного интеллекта
- Типы машинного обучения и их применение
- Базовые алгоритмы supervised learning
- Unsupervised learning и методы кластеризации
- Введение в нейронные сети и deep learning
- Оценка и валидация моделей машинного обучения
- Практическая работа с библиотеками Python для ML
- Этические аспекты применения AI
Структура курса
Курс состоит из 12 модулей, каждый из которых включает видео-лекции, текстовые материалы, практические задания и тесты. Общая продолжительность курса составляет 40 академических часов.
Основные модули:
- Введение в искусственный интеллект
- Математические основы для AI
- Типы машинного обучения
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и случайные леса
- Методы кластеризации
- Методы снижения размерности
- Введение в нейронные сети
- Основы deep learning
- Оценка моделей ML
- Практические проекты
- Этика и будущее AI
Требования
Для успешного прохождения курса рекомендуется иметь базовые знания программирования на Python и понимание основ математики (алгебра, основы статистики). Специальных требований к предыдущему опыту в области AI не требуется - курс предназначен для начинающих.