WalkSelf · ИИ, Технологии и Инженерия

ИИ и Машинное Обучение

Изучите основы искусственного интеллекта и машинного обучения, от классических алгоритмов до развертывания моделей. Рассматриваются обучение с учителем, без учителя и с подкреплением.

11 subcategories · 286 courses total

Основы ИИ и машинного обучения

Начните свой путь в мир искусственного интеллекта с изучения фундаментальных концепций, истории и различных типов алгоритмов машинного обучения.

Глубокое Обучение (Deep Learning)

Погрузитесь в мир искусственных нейронных сетей. Научитесь создавать, обучать и оптимизировать модели глубокого обучения для сложных задач с использованием фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch.

Генеративный ИИ

Изучите передовые технологии ИИ, создающие новый контент — от текстов и изображений до кода. Познакомьтесь с такими моделями, как GAN, VAE и большие языковые модели.

Обработка естественного языка (NLP)

Научите компьютеры понимать, обрабатывать и генерировать человеческий язык. Рассматриваются темы от предварительной обработки текста и анализа настроений до transformers и больших языковых моделей.

MLOps (Операции Машинного Обучения)

Изучите принципы и практики развертывания, мониторинга и поддержки моделей машинного обучения в производственной среде. Преодолейте разрыв между Data Science и DevOps.

Этика и управление в ИИ

Поймите социальное влияние искусственного интеллекта. Узнайте о справедливости, подотчетности, прозрачности и предвзятости в системах ИИ и изучите принципы ответственной разработки.

Компьютерное зрение

Позвольте машинам видеть и интерпретировать визуальный мир. Узнайте о классификации изображений, обнаружении объектов и сегментации с использованием глубокого обучения.

Обучение с учителем

Освойте самый распространенный тип машинного обучения. Научитесь создавать модели, которые делают прогнозы на основе размеченных данных, решая задачи регрессии и классификации.

Прогнозирование временных рядов

Анализируйте и прогнозируйте будущие значения на основе данных, упорядоченных по времени. Освойте классические методы, такие как ARIMA, и современные подходы глубокого обучения, такие как LSTM, для прогнозирования.

Обучение без учителя

Находите скрытые закономерности и структуры в неразмеченных данных. Изучите такие методы, как кластеризация, снижение размерности и поиск ассоциативных правил.

Обучение с подкреплением

Научитесь создавать интеллектуальных агентов, которые принимают оптимальные решения методом проб и ошибок. Изучите такие концепции, как Q-learning, градиенты стратегий и их применение.