Вера16
VIP складчик
- Регистрация
- 5 Сен 2014
- Сообщения
- 17.001
- Реакции
- 301.024
Автор: Дмитрий Романов
Название: Введение в искусственный интеллект (2020)
Цели курса:
1. Понять, как в целом устроена область AI
2. Узнать основные принципы работы нейронных сетей
3. Увидеть возможные варианты применения искусственного интеллекта
4. Узнать, как происходит рабочий процесс у разработчика в области AI
Содержание:
1. Что такое: AI, data science, машинное обучение и нейронные сети
Описание занятия:
На первом занятии мы разберёмся в терминологии и вы будете точно понимать значение того или иного понятия. Вы узнаете, как именно они соотносятся друг с другом, и в чём заключаются их особенности.
2. Как работают нейронные сети: обучение и анализ данных
Описание занятия:
На этом занятии мы разберем общие принципы функционирования нейронных сетей. Вы узнаете, как они устроены изнутри, и каким образом происходит анализ данных и обучение сети.
3. Примеры крупных мировых проектов
Описание занятия:
На этом занятии мы расскажем вам о множестве примеров реального применения нейронных сетей крупными мировыми компаниями в самых разных сферах - от медицины и коммерции до промышленности и искусства.
4. Примеры проектов наших студентов
Описание занятия:
Здесь мы познакомим вас с практичными, ценными и просто интересными нейросетевыми проектами, реализованными непосредственно нашими выпускниками.
5. Как выглядит работа разработчика искусственного интеллекта
Описание занятия:
В этом уроке вы узнаете, как строится работа разработчика в области искусственного интеллекта. Мы рассмотрим все этапы, начиная с идеи и сбора данных, и заканчивая выводом проекта в production.
6. Как собирать базы и зачем нужны видеокарты
Описание занятия:
В завершающем уроке вы узнаете о том, как правильно собирать базы для обучения нейронных сетей и на что нужно обратить особое внимание. Также вы узнаете, почему очень важно использовать для обучения нейронных сетей современные видеокарты.
Подробнее:
Скачать:
Название: Введение в искусственный интеллект (2020)
Цели курса:
1. Понять, как в целом устроена область AI
2. Узнать основные принципы работы нейронных сетей
3. Увидеть возможные варианты применения искусственного интеллекта
4. Узнать, как происходит рабочий процесс у разработчика в области AI
Содержание:
1. Что такое: AI, data science, машинное обучение и нейронные сети
Описание занятия:
На первом занятии мы разберёмся в терминологии и вы будете точно понимать значение того или иного понятия. Вы узнаете, как именно они соотносятся друг с другом, и в чём заключаются их особенности.
2. Как работают нейронные сети: обучение и анализ данных
Описание занятия:
На этом занятии мы разберем общие принципы функционирования нейронных сетей. Вы узнаете, как они устроены изнутри, и каким образом происходит анализ данных и обучение сети.
3. Примеры крупных мировых проектов
Описание занятия:
На этом занятии мы расскажем вам о множестве примеров реального применения нейронных сетей крупными мировыми компаниями в самых разных сферах - от медицины и коммерции до промышленности и искусства.
4. Примеры проектов наших студентов
Описание занятия:
Здесь мы познакомим вас с практичными, ценными и просто интересными нейросетевыми проектами, реализованными непосредственно нашими выпускниками.
5. Как выглядит работа разработчика искусственного интеллекта
Описание занятия:
В этом уроке вы узнаете, как строится работа разработчика в области искусственного интеллекта. Мы рассмотрим все этапы, начиная с идеи и сбора данных, и заканчивая выводом проекта в production.
6. Как собирать базы и зачем нужны видеокарты
Описание занятия:
В завершающем уроке вы узнаете о том, как правильно собирать базы для обучения нейронных сетей и на что нужно обратить особое внимание. Также вы узнаете, почему очень важно использовать для обучения нейронных сетей современные видеокарты.
Подробнее:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Павел Хошев] [Stepik] Многопоточный Python (2024)
- [Алексей Малышкин] Проверка гипотез и анализ данных на Python (2024)
- [Анна Вичугова][babok-school.ru] Методы описания бизнес-процессов: IDEF0, DFD, BPMN, EPC, UML
- [Сергей Дмитриевский] [SD.CODE] Мини-курс: Мышление Программиста
- [Александр Бальцевич] [Айти Синяк] Smart Keyboard Solution
- [Сергей Белоусов] [Cpadoor] Марафон по созданию сайтов на AI контенте