- зарегистрироваться и войти в свой аккаунт на lingualeo.com
- на странице http://lingualeo.com/ ввести приобретенный промокод и нажать кнопку "Активировать"
Дальневосточный университет
Быстрый старт в искусственный интеллект
1,00 TJS/день
Поступить на курс
О курсе
Искусственный интеллект — один из самых активно растущих секторов IT.
Онлайн курс «Быстрый старт в искусственный интеллект» познакомит с базовыми областями искусственного интеллекта. В рамках курса раскрываются такие темы, как алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, обработка текста и многие другие.
Курс рассчитан на четыре недели — по неделе на модуль. Каждое занятие состоит из видеолекций, посвященных определенной тематике, а также практических задач, которые помогут закрепить пройденный материал на практике.
Модули программы:
-
Модуль 1: Машинное обучение
-
Модуль 2: Компьютерное зрение
-
Модуль 3: Обработка естественного языка
-
Модуль 4: Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте
Онлайн-курс «Быстрый старт в искусственный интеллект» — это первая часть программы интенсивной подготовки по спортивному программированию и искусственному интеллекту RuCode Festival, реализуемой МФТИ совместно с Фондом развития Физтех-школ при поддержке Фонда президентских грантов.
Программа курса
Машинное обучение
1. Введение в машинное обучение
2. Линейные алгоритмы в машинном обучении
3. Метрики машинного обучения
4. Алгоритмы машинного обучения. Выбор модели
5. Домашнее задание
2. Линейные алгоритмы в машинном обучении
3. Метрики машинного обучения
4. Алгоритмы машинного обучения. Выбор модели
5. Домашнее задание
Компьютерное зрение
1. Нейронные сети: основы
2. Сверточные нейронные сети
3. Практика: классификация картинок
4. Задачи компьютерного зрения
5. Популярные архитектуры (ResNet), дообучение нейронной сети
6. Домашнее задание
2. Сверточные нейронные сети
3. Практика: классификация картинок
4. Задачи компьютерного зрения
5. Популярные архитектуры (ResNet), дообучение нейронной сети
6. Домашнее задание
Обработка естественного языка
1. Введение в NLP
2. Выделение признаков
3. Word Embeddings
4. Рекуррентные нейронные сети
5. Рекуррентные нейронные сети на практике
6. Домашнее задание
2. Выделение признаков
3. Word Embeddings
4. Рекуррентные нейронные сети
5. Рекуррентные нейронные сети на практике
6. Домашнее задание
Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте
1. Делаем быстрое и простое решение. Жадный алгоритм
2. Делаем быстрое и простое решение. Вероятностный подход
3. Делаем быстрое и простое решение. Эмпирические наблюдения
4. Подкрутка простых решений
5. Классификация с помощью подсчета статистик
6. Итоговое тестирование
2. Делаем быстрое и простое решение. Вероятностный подход
3. Делаем быстрое и простое решение. Эмпирические наблюдения
4. Подкрутка простых решений
5. Классификация с помощью подсчета статистик
6. Итоговое тестирование
