Smoky
Редактор
- 48,255
- 443,094
Автор: Дмитрий Романов
Название: Введение в искусственный интеллект
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:
Название: Введение в искусственный интеллект
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 ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Скачать:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Последнее редактирование:
Похожие темы
- [Николай Бондаренко] 1С:Предприятие для программистов: Расширения конфигурации. Четвертый поток (2023)
- [Владилен Минин] Docker Практикум (2022)
- [Thinknetica] Продвинутый Git (2023)
- [Слёрм] Безопасность проекта: аутентификация в Keycloak (2022)
- [Исмаил Усеинов] Верстаем 8 сайтов по макету из Figma в портфолио [Stepic]
- [Дмитрий Лаврик] NodeJS. Разработка серверной стороны для real-time коммуникаций (2023)
- [swiftbook] iOS-разработчик с нуля за 20 недель (2021)
- [Павел Хошев] Selenium Python [Stepik] (2022)
- [Дмитрий Лаврик] NodeJS. Разработка серверной стороны для real-time коммуникаций (2022)
- [Павел Дуглас] Создание Чекеров на BAS (2022)
