VeraVla edu!

Что я узнаю из этих курсов?

Полностью весь курс состоит из 3 частей

1. Введение.

   В этой секции, мы познакомимся с историей человека, который переквалифицировался в специалиста по искусственному интеллекту и отвечаем на вопрос: "Стоит ли это того, чтобы потратить 2 года на изучение искусственного интеллекта?" Также, мы разберём уроки, усвоенные специалистами, прошедших путь от младших до главных специалистов.

2. Введение в программирование.

   Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

3. Введение в искусственный интеллект.

   Эта секция показывает нам, разницу между линейным и нелинейным программированием. Описывает процесс получение знаний. Также, ты узнаешь, в чем разница между AI, machine learning и deep learning. Также обсудим виды искусственного интеллекта, его применения и примеры.

4. Алгоритм machine learning.

   В этих секциях, мы подробно разберём работу алгоритмов machine learning. И ты создашь очень простую, но уже свою модель искусственного интеллекта. Также ты научишься оценивать точность моделей. В этой секции мы подробно начнём разбирать одну из библиотек искусственного интеллекта scikit learn. Здесь же мы разберём другую среду разработки, которая называется spyder.

5. Процесс разработки модели искусственного интеллекта и инженерия данных.

   Здесь мы подробно обсудим весь процесс разработки модели искусственного интеллекта. Также мы начнём изучение анализа данных и их обработки для обучения искусственного интеллекта. В этой секции я научу тебя практическим примерам анализа и обработки данных от А до Я.

6. Отбор фичей.

   В этой секции из всех данных, что у нас есть, мы научимся отбирать только те, что нам нужны для обучения искусственного интеллекта.

7. Чек лист почти для всех проектов искусственного интеллекта.

   В этой секции я дам чек лист действий для построения end-to-end проектов искусственного интеллекта.

8. Практические занятия.

   На практических занятиях мы научим наши модели искусственного интеллекта следующим вещам: предсказывать нажатие на рекламу пользователем в фейсбуке; определять рак груди; предсказывать ухода в отставку клиентов банка; определять наличие кифоза у детей; определять положительные и отрицательные отзывы yelp; определять положительные и отрицательные отзывы на амазоне; определять спам письма; предсказывать наличие болезней сердца у пациентов; определять износ деталей на токарном станке.

9. Deep learning: Искусственные нейронные сети.

   В этой секции ты узнаешь, что такое deep learning и как это работает, также ты поймешь, что такое нейроны и как нейроные сети обучаются. Мы детально разберём все процессы, связанные с нейронными сетями. Ты также познакомишься с библиотекой keras, фреймворком tensorflow и средой разработки google colab.

10. Deep learning: конволюционные нейронные сети.

    Эта секция посвящена конволюционным нейронным сетям, которые применяются в компьютерном зрении. Мы детально разберём как искусственный интеллект распознает те или иные вещи, например, машины или яблоки.

11. Практические занятия.

    На этих занятиях ты разработаешь свои нейронные сети, которые смогут: предсказывать цены автомобилей; предсказывать выходную мощность электростанций (кейс виртуальных сенсоров); предсказывать поломки насоса на основе данных из сенсоров насоса; распознавать рукописные цифры, распознавать элементы одежды, распознавать различные объекты; распознавать повреждённые автомобили; распознавать уличные дорожные знаки для беспилотных автомобилей.

1. Процесс разработки модели искусственного интеллекта и инженерия данных.

   Здесь мы подробно обсудим весь процесс разработки модели искусственного интеллекта. Также мы начнём изучение анализа данных и их обработки для обучения искусственного интеллекта. В этой секции я научу тебя практическим примерам анализа и обработки данных от А до Я.

2. Deep learning: Искусственные нейронные сети.

   В этой секции ты узнаешь, что такое deep learning и как это работает, также ты поймешь, что такое нейроны и как нейроные сети обучаются. Мы детально разберём все процессы, связанные с нейронными сетями. Ты также познакомишься с библиотекой keras, фреймворком tensorflow и средой разработки google colab.

3. Deep learning: конволюционные нейронные сети.

   Эта секция посвящена конволюционным нейронным сетям, которые применяются в компьютерном зрении. Мы детально разберём как искусственный интеллект распознает те или иные вещи, например, машины или яблоки.

4. Практические занятия.

   На этих занятиях ты разработаешь свои нейронные сети, которые смогут: предсказывать цены автомобилей; предсказывать выходную мощность электростанций (кейс виртуальных сенсоров); предсказывать поломки насоса на основе данных из сенсоров насоса; распознавать рукописные цифры, распознавать элементы одежды, распознавать различные объекты; распознавать повреждённые автомобили; распознавать уличные дорожные знаки для беспилотных автомобилей.

1. Введение.

   В этой секции, мы познакомимся с историей человека, который переквалифицировался в специалиста по искусственному интеллекту и отвечаем на вопрос: "Стоит ли это того, чтобы потратить 2 года на изучение искусственного интеллекта?" Также, мы разберём уроки, усвоенные специалистами, прошедших путь от младших до главных специалистов.

2. Введение в программирование.

   Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.