Курс «Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python»

4.08 (6 отзывов о курсе)

Видеоуроки / Самостоятельно / Обучение на ИнфоХит

  • 3 часа 13 минут
  • 30 уроков
  • Видеоуроки

Экскурс в основы искусственного интеллекта и введение в машинное обучение.

Автор: Тимур Казанцев Тимур Казанцев 4.28 (12 отзывов)

Просмотров за неделю: 92

Обновлено: 10.01.2024

Курс «Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python»

Стоимость курса:

2 925 ₽ 6 500 ₽
Скидка 55%
Оплата Долямиот 731 ₽ × 4 платежа
  • Доступен в рассрочку
  • Оплата производится на нашем сайте. После оплаты вы получите доступ к просмотру материала и сможете приступить к изучению.
Оформить заказ Купить курс в подарок
Этот курс включает:
  • 3 часа 13 минут
  • 30 уроков
  • Обучение: на ИнфоХит
  • Когда будете учиться: в любой день в любое время
  • Уровень сложности: для новичков
  • Техническая поддержка: в рабочее время, чат на сайте, электронная почта, телефон
  • Доступ: сразу после оплаты

Правообладатель: Тимур Казанцев

Автор книг и курсов по обучению скорочтению онлайн.

4.28 12 отзывов
Тимур Казанцев
Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python

Тимур Казанцев

Оформить заказ

Что вы получите?

  • Понимание: что такое искусственный интеллект.
  • Базу для дальнейшего развития в сфере ИИ.
  • Знание основных понятий машинного обучения.
  • Знакомство с языком программирования Python.
  • Построение собстенной нейронной сети.
Тематика:
IT, разработка Machine Learning Нейронные сети
Вводный урок 00:04:04 Доступен бесплатно после
Вводный урок, который расскажет вам об искусственном интеллекте и машинном обучении.
История развития Искусственного интеллекта 00:08:59 Доступен бесплатно после и подписки на Telegram-канал
Из этого урока вы узнаете, как возник и развивался искусственный интеллект.
Различие между ИИ, Машинным обучением и Глубоким Обучением 00:12:22
Из этого урока вы узнаете про различие между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением. Познакомитесь с каждым из них.
Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях 00:06:32
Узнайте, в каких сферах используется ИИ, МО и ГО. Вы поймете, для чего нужны роботы и чем они могут быть полезны.
Обучение с учителем и Обучение без учителя (Supervised vs Unsupervised learning) 00:07:56
В этом уроке вы узнаете про обучение с учителем и без учителя. Поймете, чем отличаются эти два понятия.
Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel 00:04:29
На этом занятии вы познакомитесь с одной из самых популярных задач машинного обучения — регрессией. Узнаете, что это такое и где применяется.
  • Приложение к лекции
Классификация 00:03:43
Из урока вы узнаете, что представляет собой классификация. Поймете, для чего она используется и чем отличается от регрессии.
Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации 00:10:34
Из урока вы узнаете о методе k-ближайших соседей. Вы сможете воспроизвести действия автора и освоить метод.
  • Приложение к лекции
Кластеризация 00:03:43
Из занятия вы узнаете о методе кластеризации как виде машинного обучения без учителя. Поймете, как разделять данные на кластеры.
Ансамбли 00:03:19
В этом уроке вы узнаете, что такое ансамбли и для чего они нужны. Вы увидите примеры и поймете, как это работает.
Комитет большинства 00:01:50
Вы узнаете один самых простых способов построения ансамбля — комитет большинства. Поймете, как его применять.
Бэггинг 00:01:53
На этом уроке вы познакомитесь с более продвинутым методом ансамблирования — бэггингом. Поймете, как его применять.
Случайный лес 00:02:04
Из урока вы узнаете об одном из самых широко применяемых методов ансамблирования — методе случайный лес. Поймете, для каких случаев он применим.
Будущее Искусственного интеллекта 00:06:20
В этом уроке автор делится прогнозом развития ИИ на ближайшее будущее. Вы узнаете, каковы перспективы отрасли.
Для тех, кто знаком с Python
Прочтите обращение автора, если вы владеете базовыми командами Python.
  • Обращение
Установка Python. Дистрибутив Anaconda 00:03:43
На этом уроке вы научитесь устанавливать Python. Узнаете, где его можно скачать.
Базовые команды в Python 00:06:16
На этом уроке вы освоите базовые команды в Python. Узнаете все о коде.
Оператор If - Else 00:05:50
На этом уроке вы ознакомитесь с операторами управления потоком команд. Узнаете про оператор If - Else.
Оператор While. Функция Input 00:06:53
Из этого урока вы узнаете все об операторе While. Функция Input. Научитесь использовать эти функции.
Строки 00:03:53
Из этого урока вы познакомитесь со строками. Научитесь их использовать и объединять.
Списки и операции с ними 00:04:43
На этом занятии вы познакомитесь с таким элементом языка Python как списки. Узнаете, какие операции с ними можно выполнять.
Словари и операции с ними 00:06:37
На этом уроке вы познакомитесь с таким элементом языка Python как словари. Узнаете, какие операции с ними можно выполнять.
Предсказание цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии 00:13:50
На этом уроке вы научитесь предсказанию цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии.
  • Приложение
  • Приложение к лекции
  • Приложение прайс
Предсказание ВВП от цен на нефть с помощью Линейной Регрессии 00:05:19
На этом уроке вы научитесь предсказанию ВВП от цен на нефть с помощью Линейной Регрессии. Отработаете навык.
Выжившие на Титанике. Модель классификации с помощью Метода Опорных Векторов 00:11:06
На этом уроке вы освоите модель классификации с помощью Метода Опорных Векторов. Отработаете навык.
Выжившие на Титанике. Модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга 00:14:35
В этом уроке рассмотрены модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга. Вы научитесь их применять.
Нейронные сети. Предсказание изображений одежды 00:19:57
На этом уроке вы познакомитесь с понятием нейронные сети. Узнаете о предсказании изображений одежды.
Нейросети для анализа текстов 00:03:40
На этом уроке вы научитесь использовать нейросети для анализа текстов. Отработаете навык.
Нейросети для Анализа Тональности Отзывов 00:09:44
На этом уроке вы узнаете про нейросети для анализа тональности отзывов. Отработаете навык.
Бонусный урок. Дополнительные материалы
Получите ссылки на дополнительные материалы.
  • 30.1. Заключение. Ссылки на дополнительные материалы.pdf
  • 30.2. Открытые Датасэты для задач Машинного Обучения.pdf

О курсе

  • Описание
  • Особенности

Искусственный интеллект — это настоящее, то с чем человек сталкивается ежедневно. Работы в области искусственного интеллекта не прекращаются, а сам ИИ совершенствуется. Если вокруг нас ИИ, то нужно понимать, что это и где применяется. Чтобы разобраться на начальном уровне, не нужно специальных технических знаний. Цель этого курса — проведение экскурса в основы ИИ и введение в машинное обучение.

На уроках Тимур Казанцев познакомит вас с видами, моделями, алгоритмами, использующимися для выполнения задач. Вы будете строить свою первую нейронную сеть. Создавать модели в Excel. Кого интересует машинное обучение, подготовлены лекции по основам Python разработки. Изучение курса станет толчком для старта карьеры в сфере ИИ, МО и больших данных.

Некоторые темы, разбирающиеся в курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python»:

  1. Развитие искусственного интеллекта.
  2. Примеры использования ИИ, машинного и глубокого обучения в разных сферах.
  3. Инструменты ИИ и будущее искусственного интеллекта.
  4. Установка Python. Базовые команды. Основы работы.
  5. Что такое нейронные сети. Области применения.

Завершив курс, вы будете уверенно разговаривать на темы связанные с искусственным интеллектом, нейронными сетями. Сможете проводить анализ и выполнять визуализацию информации, применять алгоритмы и использовать нейронные сети для решения задач.

Особенности учебного процесса

  • Формат
    Самостоятельно
    Видеоуроки
    Обучение на ИнфоХит
  • Количество уроков
    30
  • Продолжительность
    3 часа 13 минут
  • Уровень сложности
    Для новичков
  • Когда вы будете учиться
    В любой день в любое время
  • Техническая поддержка
    В рабочее времяЧат на сайтеЭлектронная почтаТелефон
  • В рассрочку

Кто автор курса?

Тимур Казанцев
Тимур Казанцев
Разработчик авторских техник скорочтения. Автор книг и курсов по обучению скорочтению онлайн.

Ответы на вопросы о школе

Как я запомню, на каком уроке остановился?

Наш плеер сделает все за вас. Он будет следить за вашим прогрессом и запомнит момент, на котором вы закончили просмотр.

Для продолжения обучения вам надо будет убедиться, что вы авторизованы на сайте. И выбрать урок, который пройден менее, чем на 100%.

Могу ли я смотреть уроки с телефона?

Да, вы можете учиться с телефона или планшета. А также с любого устройства с браузером и доступом в интернет. Для этого вам нужно только авторизоваться на нашем сайте.

Могу ли я получить бонус за рекомендацию этого курса?

Да, вы можете рекомендовать курс и получать бонус в виде партнерского вознаграждения.

Мы создали для автора курса партнерскую программу на базе нашего сайта. Вам надо только присоединиться к ней, чтобы получить свою уникальную ссылку. Потом вы просто можете делиться ссылкой с другими, чтобы получить процент с каждого оформленного заказа.

Подойдет ли мне этот курс?

Вам подойдет этот курс, если вы хотите освоить новую для себя тему или пополнить багаж знаний в сжатые сроки. И готовы учиться по урокам в записи самостоятельно.

Что делать, если у меня техническая проблема или вопрос?

Если у вас возникнут проблемы технического характера, например, с доступом к курсу или личному кабинету, напишите нам на info@info-hit.ru. И мы поможем вам как можно скорее.

Другие курсы и тренинги Тимура Казанцева

Смотреть все

Отзывы о курсе «Искусственный интеллект и машинное обучение. Основы Python»

4.08

6 отзывов

6 0 0

Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.

Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.

Добавить отзыв
Федоров Алексей
Привет! Если у тебя проблемы с обучением то могу помочь и дать за небольшую оплату курс через который ты сможешь начать зарабатывать. Пиши в телеграм @fedluv
Ответить
Михаил Маркушевич
Курс действительно отличный. Все четко, кратко, строго по делу и абсолютно понятно. Единственное - жаль, что не дают сертификат.
Ответить
Александра
Теория очень круто изложена: без воды, кратко, быстро. Примеры тоже отличные. Смутило только, что в блоке "Основы Python" рассказываются супер базовые вещи, а в примерах затем используются уже достаточно серьезные инструменты. Поэтому был небольшой диссонанс, что перепрыгнули так быстро. А так за свои деньги (брала по скидке) шикарный курс!
Ответить
Илья
Курс открыл завесу тайны о машинном обучении. И только за это спасибо. В крайней лекции было сложно понимать что делается с технической точки зрения.
Ответить
Самуэль
Отличный базовый курс: удачное сочетание теории и практики! Лично для меня многие вещи встали на место просле него. Ждём более продвинутого курса по теме искусственного интеллекта.
Ответить
Алексей
Конечно курс для новичка новичка, много конечно в начале обсуждения, но оно по крайней мере более понятно нежели в книге читать... в книге вообще инфа тяжко воспринимается, вообщем курс для тех кто не шарит в математике (как и я) но хочет окунуться в мир нейросетей и машинного обучения... скажем так тестовый курс на пощупать спасибо автору, жаль что такой короткий...зато толковый.. не жалею что купил
Ответить
Добавить отзыв

Другие курсы по этой теме

Загрузка
Загрузка
Загрузка
Загрузка
Loader