Скачать Искусственный интеллект на Python (Python - продвинутый уровень) [2022] [Фоксфорд] [Дарья Короткова]

[Джокер]

Искусственный интеллект на Python (Python - продвинутый уровень) [2022]
Фоксфорд
Дарья Короткова

Кому будет полезен курс
Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения

Какие знания дает курс
Программирование на Python. Обработка данных. Знание основных алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек для построения моделей машинного обучения. Программирование на Python

Как проходит обучение
На каждом занятии ученики вместе с преподавателем разбирают новую тему и используют полученные знания для решения прикладных задач

Спойлер: Содержание
Модуль 1 - Основы Python
Познакомимся с основами Python и разберемся на коцептуальном уровне с понятиями Искусственный интеллект, data science, машинное обучение, глубокое обучение.

• Искусственный интеллект. Базовый синтаксис Python
• Data Science. Базовый синтаксис Python
• Машинное обучение. Базовый синтаксис Python
• Глубокое обучение. Базовый синтакис Python

Модуль 2 - Введение в машинное обучение
Обсудим методы предобработки данных и познакомимся с основными библиотеками для анализа данных

• Методы предобработки данных
• Построение прогностической модели

Модуль 3 - Основы глубокого обучения
"Определимся с принципами работы алгоритмов машинного обучения Попрактикуемся в написании нейронных сетей Разберем основные типы моделей машинного обучения"

• Алгоритмы машинного обучения и простейшая нейросеть
• Усложняем нейросеть
• Методы обучения
• Призводная. Расхождение. Альфа-параметр. Градиентный спуск с несколькими входами
• "Градиентный спуск с несколькими входами и выходами Заморозка весов Набор данных MNIST"
• Роль корреляции в нейронном обучении
• Прямое распространение с функцией активации. Обратное распространение

Модуль 4 - Компьютерное зрение
Разберем архитектуры нейронных сетей, которые помогают решать задачи компьютерного зрения

• Инструменты визуализации
• Переобучение. Прореживание. Регуляризация
• Новые функции активации
• Сверточный слой
• Сверточные нейронные сети
• Классификация изображений
• Знакомство с фреймворком PyTorch

Модуль 5 - Обработка естественного языка
Разберем как обрабатывать естественный язык с учителем, как реализовывать векторное предсталение слов

• Обработка естественного языка
• Обработка естественного языка с учителем
• Усредненные вектора слов
• Качество новой модели

СКАЧАТЬ

Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться