За многочисленными технологическими прорывами с применением искусственного интеллекта стоят математические методы, а именно методы машинного обучения.
В курсе рассматриваются примеры различных типов данных и их использования, рассказывается о математических основах искусственного интеллекта, главных этапах решения задач машинного обучения и способах оценки полученных результатов.
Вы узнаете:
- что понимают под искусственным интеллектом и машинным обучением;
- о базовых понятиях, необходимых для понимания методов машинного обучения;
- о задачах, которые могут быть решены с помощью методов машинного обучения.
Вы научитесь:
- устанавливать и настраивать среду разработки Jupyter Notebook;
- работать с различными библиотеками машинного обучения на языке Python;
- строить модели машинного обучения для решения реальных задач.
Электронный курс доступен для изучения на компьютерах и мобильных устройствах.
Данный продукт включен в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных по Приказу Минкомсвязи России от 30.10.2020 № 567. Номер в реестре 7255.
