Машинное Обучение и AI

Машинное Обучение и AI

(298 отзывов)
34 990 ₽

Станьте специалистом по машинному обучению и искусственному интеллекту - одной из самых перспективных и высокооплачиваемых профессий современности. Этот курс познакомит вас с основами ML, алгоритмами обучения, нейронными сетями и их практическим применением.

Вы научитесь создавать модели машинного обучения для решения реальных задач: от классификации и регрессии до компьютерного зрения и обработки естественного языка. Курс включает работу с популярными библиотеками Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.

Что вы получите:

  • 12 недель углубленного обучения
  • 100+ видеоуроков и практики
  • Изучение Python для ML
  • TensorFlow, Keras, PyTorch
  • Реальные проекты с ML моделями
  • Менторство от экспертов AI
  • Сертификат специалиста по AI
Длительность: 12 недель Уровень: Продвинутый 100+ уроков

Подробное описание курса

Машинное обучение и искусственный интеллект революционизируют все отрасли экономики. От автоматизации бизнес-процессов до создания автономных систем - ML специалисты нужны везде. Этот курс даст вам фундаментальные знания и практические навыки для работы в этой захватывающей области.

Программа курса:

Модуль 1: Введение в ML и AI

  • История и основы машинного обучения
  • Типы машинного обучения
  • Python для Data Science
  • NumPy и Pandas основы

Модуль 2: Подготовка данных

  • Исследовательский анализ данных
  • Очистка и предобработка
  • Feature Engineering
  • Визуализация с Matplotlib и Seaborn

Модуль 3: Supervised Learning

  • Линейная и логистическая регрессия
  • Деревья решений и Random Forest
  • Support Vector Machines
  • Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM)

Модуль 4: Unsupervised Learning

  • Кластеризация (K-means, DBSCAN)
  • Снижение размерности (PCA, t-SNE)
  • Ассоциативные правила
  • Аномалии и выбросы

Модуль 5: Нейронные сети

  • Основы нейронных сетей
  • Backpropagation и оптимизация
  • Сверточные нейронные сети (CNN)
  • Рекуррентные сети (RNN, LSTM)

Модуль 6: Deep Learning

  • TensorFlow и Keras
  • PyTorch фреймворк
  • Transfer Learning
  • Генеративные модели (GAN, VAE)

Модуль 7: Специализированные области

  • Computer Vision
  • Natural Language Processing
  • Reinforcement Learning
  • Time Series Analysis

Модуль 8: Практические проекты

  • Система рекомендаций
  • Распознавание изображений
  • Sentiment Analysis
  • Предсказательная модель