Все жанры Все авторы
30-дневный курс по обучению ИИ - Зарина Шаухалова

30-дневный курс по обучению ИИ

Страниц

25

Год

—

Мы рады приветствовать вас на нашем «30-дневном курсе по изучению искусственного интеллекта»! Этот курс создан для всех, кто хочет быстро и эффективно ознакомиться с основными принципами искусственного интеллекта и научиться применять их в реальных задачах. За 30 захватывающих дней мы исследуем всё — от базовых понятий машинного обучения до разработки собственных ИИ-проектов с использованием передовых технологий.

Вы готовы отправиться в увлекательное путешествие по миру алгоритмов и нейронных сетей? Вас ожидают интерактивные занятия, практические примеры и возможность общения с экспертами в этой быстро развивающейся области. Мы обеспечим вас всеми необходимыми ресурсами и поддержкой, чтобы вы смогли добиться желаемых результатов. Подготовьтесь к тому, что ваш взгляд на технологии кардинально изменится, а навыки, которые вы получите, откроют перед вами новые горизонты в карьере и личном развитии.

Присоединяйтесь к нам и станьте частью сообщества, которое движется вперёд вместе с современными трендами в области ИИ!

Читать бесплатно онлайн 30-дневный курс по обучению ИИ - Зарина Шаухалова

© Зарина Шаухалова, 2025


ISBN 978-5-0067-1720-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Вступление

Добро пожаловать на «30-дневный курс по обучению ИИ»! Этот курс разработан специально для тех, кто стремится быстро освоить ключевые аспекты искусственного интеллекта и начать применять их на практике. В течение следующих 30 дней мы вместе пройдем увлекательный путь от основ машинного обучения до создания собственных проектов с использованием современных технологий ИИ.


Готовы погрузиться в мир алгоритмов и нейронных сетей?


План обучения:


**Неделя 1: Основы машинного обучения**

– День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение.

– День 2: Линейная регрессия.

– День 3: Логистическая регрессия.

– День 4: Классификационные модели: K-ближайших соседей, метод опорных векторов (SVM).

– День 5: Деревья решений и случайные леса.

– День 6: Оценка моделей: перекрестная проверка, метрики качества.

– День 7: Практические задания и разбор ошибок.


**Неделя 2: Нейронные сети**

– День 8: Введение в нейронные сети.

– День 9: Персептроны и многослойные перцептроны.

– День 10: Обучение нейронных сетей: градиентный спуск, обратное распространение ошибки.

– День 11: Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

– День 12: Регуляризация и борьба с переобучением.

– День 13: Практика: создание простой нейронной сети для классификации изображений.

– День 14: Разбор практических заданий и обсуждение результатов.


**Неделя 3: Работа с данными и предобработка**

– День 15: Сбор и подготовка данных.

– День 16: Методы нормализации и стандартизации данных.

– День 17: Выбор признаков и уменьшение размерности.

– День 18: Работа с пропущенными значениями и выбросами.

– День 19: Визуализация данных и анализ корреляций.

– День 20: Практикум: предобработка набора данных для задачи классификации.

– День 21: Проверка результатов и обсуждение методов улучшения качества данных.


**Неделя 4: Применение ИИ в реальных задачах**

– День 22: Примеры применения ИИ в бизнесе и науке.

– День 23: Создание чат-бота на основе RNN.

– День 24: Распознавание лиц и объектов на изображениях с использованием CNN.

– День 25: Анализ текстов и классификация отзывов с помощью NLP.

– День 26: Прогнозирование временных рядов и использование LSTM.

– День 27: Практическое задание: разработка проекта по выбранной теме.

– День 28: Презентация проектов и обсуждение результатов.


**Неделя 5: Заключительная неделя**

– День 29: Подготовка к экзамену: повторение основных тем.

– День 30: Экзамен: теоретический тест и практическое задание.

– День 31: Итоговое обсуждение курса, обратная связь от студентов.


**День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение**


**Что такое искусственный интеллект?**

Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это включает распознавание образов, понимание языка, принятие решений и многое другое.


**Что такое машинное обучение?**

Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности и делать прогнозы на основе этих данных.

Вам может понравиться: