Искусственный интеллект
( 24 Модули )

модуль #1
Введение в искусственный интеллект
Изучение определения, истории и приложений ИИ

модуль #2
Основы машинного обучения
Понимание контролируемого, неконтролируемого и подкрепленного обучения

модуль #3
Математика для ИИ
Линейная алгебра, исчисление и теория вероятностей для приложений ИИ

модуль #4
Python для ИИ
Введение в программирование на Python для ИИ и науки о данных

модуль #5
Предварительная обработка и визуализация данных
Очистка, преобразование и визуализация данных для приложений ИИ

модуль #6
Обучение с учителем
Построение моделей регрессии и классификации с помощью scikit-learn

модуль #7
Обучение без учителя
Кластеризация, снижение размерности и оценка плотности

модуль #8
Обучение с подкреплением
Введение в марковские процессы принятия решений и Q-обучение

модуль #9
Основы глубокого обучения
Введение в нейронные сети, персептроны, и обратное распространение

модуль #10
Сверточные нейронные сети (CNN)
Обработка изображений и обнаружение объектов с помощью CNN

модуль #11
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Последовательные данные и языковые модели с помощью RNN и LSTM

модуль #12
Обработка естественного языка (NLP)
Предварительная обработка текста, токенизация и языковое моделирование

модуль #13
Компьютерное зрение
Классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация

модуль #14
Робототехника и системы управления
Введение в робототехнику, системы управления и обработку датчиков

модуль #15
Этика и предвзятость ИИ
Понимание и устранение предвзятости в системах ИИ

модуль #16
Применение ИИ в промышленности
Изучение приложений ИИ в здравоохранении, финансах и маркетинге

модуль #17
ИИ для общественного блага
Использование ИИ для социального воздействия и экологической устойчивости

модуль #18
Архитектуры нейронных сетей
Изучение передовых архитектур нейронных сетей

модуль #19
Генеративные Модели
Введение в GAN, VAE и генеративные модели

модуль #20
Передача обучения и тонкая настройка
Использование предварительно обученных моделей для эффективной разработки ИИ

модуль #21
ИИ для прогнозирования временных рядов
Использование ИИ для прогнозирования временных рядов и обнаружения аномалий

модуль #22
ИИ для рекомендательных систем
Создание персонализированных рекомендательных систем с помощью ИИ

модуль #23
Разработка проектов ИИ
Разработка реального проекта ИИ с нуля

модуль #24
Подведение итогов и заключение курса
Планирование следующих шагов в карьере в сфере искусственного интеллекта

Готовы учиться, делиться и соревноваться?