Обучение длится 9 модулей
Автор: Timur Kazantsev
Уровень подготовки: начальный
Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python

Введение в Искусственный интеллект и Машинное обучение
Научитесь понимать и применять на практике технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения

Чему вы научитесь

  • Сможете различать между Машинным и Глубинным обучением и Нейронными сетями
  • Узнаете, в каких областях применяются технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения, и что ждет ИИ в будущем
  • Сможете решать простые реальные задачи регрессии и классификации с использованием алгоритмов машинного обучения в Excel

Требования

  • Вам Не обязательно знать математику, статистику или какой-либо язык программирования, чтобы пройти данный курс


Описание
Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просматривании видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля. ИИ применяется и в более коммерческих областях и там, где от этого зависят жизни людей, а именно, в медицине, при прогнозировании продаж, космической сфере и строительстве.

Раз уж мы окружены технологиями ИИ повсюду, то необходимо иметь представление о том, как они работают. И для такого понимания на базовом уровне необязательно иметь техническое или IT образование.

В этом курсе мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного Интеллекта и машинного обучения. Вы познакомитесь с основными видами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач. Мы даже попробуем создать вместе модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel - то есть вам не надо будет ничего программировать.

Этот курс может стать своеобразным трамплином для развития вашей карьеры в области Искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. На его основе вы сможете в дальнейшем выбрать уже ту конкретную область, в которой вы бы хотели развиваться и работать дальше. Нельзя не упоминуть, что специалисты в области ИИ и Big Data сегодня - одни из самых высокооплачиваемых и искомых на рынке (по разным оценкам всего на глобальном рынке сегодня около 300 000 специалистов по ИИ, в то время как спрос на них - несколько миллионов). Так почему бы не укрепить свое резюме сертификатом от крупнейшей международной образовательной платформы Udemy о том, что вы прошли данный курс об Искусственном интеллекте и Машинном обучении.

После прохождения данного курса, вы сможете общаться свободно на темы, касающиеся Искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения, и нейронных сетей. Вы сможете анализировать и визуализировать данные, использовать алгоритмы для решения задач из абсолютно разных областей.

Для кого этот курс:

  • Этот курс будет полезен любому, кому интересны новейшие технологии и кто хочет быть в курсе того, куда движется наша цивилизация
  • Курс будет полезен тем, кто хочет понять как можно внедрять технологии машинного обучения в свой бизнес
Дата последнего обновления: 22 января 2023

Темы

Другие курсы

-43%
Инженер по тестированию
Инженер по тестированию
Авторы: Группа авторов
Подробнее
98 600
173 000
2 883
/мес
Kotlin Multiplatform шаг за шагом
Kotlin Multiplatform шаг за шагом
Автор: Максим Казанцев
Подробнее
9 500
Тестирование GraphQL API
Тестирование GraphQL API
Автор: Ольга Назина
Подробнее
7 000
Charles Proxy как инструмент тестировщика
Charles Proxy как инструмент тестировщика
Автор: Ольга Назина
Подробнее
5 500
Python. Микросервисы. Backend на FastAPI
Python. Микросервисы. Backend на FastAPI
Автор: Саид Магомедов
Подробнее
5 890
1 473
/мес
JavaScript: от теории к практике
JavaScript: от теории к практике
Автор: Мария Ажгихина
Подробнее
3 200
Web-технологии: практический курс CSS
Web-технологии: практический курс CSS
Автор: Мария Ажгихина
Подробнее
1 699
Фронтенд-разработчик
Фронтенд-разработчик
Авторы: Группа авторов
Аналитик 1С. Основные инструменты и ввод в профессию
Аналитик 1С. Основные инструменты и ввод в профессию
Автор: Василий Еремин
Подробнее
1 490
Назад
Смотреть дальше