![vYxCgigISRC5uONbK5t02g photo vYxCgigISRC5uONbK5t02g [Stepik] Искусственный интеллект и его применение к прикладным задачам](https://img001.prntscr.com/file/img001/vYxCgigISRC5uONbK5t02g.png)
Курс: “[Stepik] Искусственный интеллект и его применение к прикладным задачам”. Цель курса: Получение первичных теоретических знаний в области искусственного интеллекта, его разновидностях и сферах применения. Рассматриваются типы данных, используемые в работе с искусственным интеллектом. Даётся обзор принципов работы искусственного интеллекта. Для кого этот курс: Постановщики бизнес-задач. Пользователи решений на основе искусственного интеллекта. Желающие приобрести знания в области основ искусственного интеллекта. Материал прислал анонимный пользователь без комментариев.
Материал может быть удален по запросу правообладателя!
Описание курса:
Цель курса:
- Получение первичных теоретических знаний в области искусственного интеллекта, его разновидностях и сферах применения.
- Рассматриваются типы данных, используемые в работе с искусственным интеллектом.
- Даётся обзор принципов работы искусственного интеллекта.
Для кого этот курс:
- Постановщики бизнес-задач.
- Пользователи решений на основе искусственного интеллекта.
- Желающие приобрести знания в области основ искусственного интеллекта.
Программа курса:
- Зарождение ИИ.
- Рождение термина ИИ.
- Начало эпохи ИИ.
- Новая волна: экспертные системы 70-х – 80-х.
- Виды ИИ.
- Виды Искусственного Интеллекта: философский взгляд.
- Типы Искусственного Интеллекта: по методам обучения.
- Традиционное Программирование vs. Машинное обучение.
- Парадигма машинного обучения.
- Типы машинного обучения.
- Supervised Machine Learning.
- Unsupervised Machine Learning.
- Reinforcement Machine Learning.
- Области применения машинного обучения.
- Недостатки машинного обучения.
- Нейронные Сети.
- Глубокое Обучение.
- Машинное Обучение vs. Глубокое Обучение.
- Области применения Глубокого Обучения.
- Типы Архитектур для Нейронных Сетей.
- Dataset.
- Как работает машинное обучение.
- Проектирование признаков.
Актуальный адрес нашего форума — s2.openssource.cc
Если Вы не видите ссылку для скачивания материала – отключите блокиратор рекламы и добавьте наш сайт в список исключений. Если Вы против рекламы на нашем сайте – покупайте контент напрямую у авторов.
Ссылка на скачивание этого материала доступна только зарегистрированным пользователям сайта. Регистрация на сайте бесплатная и не займет много времени. Если у Вас уже есть аккаунт – Вы можете авторизоваться.
Материал предоставлен исключительно для ознакомления!
Опубликовано: Анонимно

Внимание! Сайт работает в архивном режиме. Все новые публикации и активность на нашем форуме.
Подробнее
Тест