Глубокое обучение и искусственный интеллект: принципы, алгоритмы, практические примеры.

Список желаний Поделиться
Поделиться курсом
Ссылка на страницу
Поделиться в социальных сетях

О курсе

Онлайн курс «Глубокое обучение и искусственный интеллект: принципы, алгоритмы, практические примеры» представляет собой уникальную возможность для учащихся погрузиться в захватывающий мир глубокого обучения и искусственного интеллекта. Курс разработан для студентов, профессионалов и всех, кто интересуется этой наукообразной областью. В ходе обучения участники изучат фундаментальные принципы и алгоритмы, лежащие в основе глубокого обучения, и углубятся в практические примеры, которые помогут им применять полученные знания в реальных проектах.

Портал Отзывы о Skillbox предлагает обширный выбор статей и исследований.

Основной целью данного курса является обеспечение учащихся всеми необходимыми знаниями и навыками, чтобы они могли успешно разрабатывать и применять алгоритмы глубокого обучения и искусственного интеллекта в различных областях. Участники узнают, как создавать нейронные сети, обучать их на больших наборах данных, решать задачи классификации, регрессии и обработки естественного языка. Курс также предлагает практические проекты, включая создание моделей глубокого обучения, что поможет учащимся закрепить полученные знания и готовиться к применению искусственного интеллекта в реальной жизни. По завершении курса участники будут готовы к решению сложных задач и созданию инновационных приложений с использованием глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Показать больше

Чему вы научитесь?

  • Основы глубокого обучения и нейронных сетей: Студенты изучат архитектуры нейронных сетей, принципы их функционирования, а также основные методы обучения, включая обратное распространение ошибки. Они научатся создавать и настраивать нейронные сети для решения различных задач.
  • Обработка изображений: Курс позволит студентам овладеть навыками обработки и анализа изображений с использованием сверточных нейронных сетей. Они смогут решать задачи компьютерного зрения, такие как распознавание объектов и сегментация изображений.
  • Обработка естественного языка: Участники научатся разрабатывать модели для обработки текстов, включая задачи классификации, генерации текста и анализа тональности. Они овладеют техниками работы с текстовыми данными и смогут создавать приложения для автоматической обработки текстов.
  • Практические навыки: Курс предоставит студентам опыт работы с популярными библиотеками и фреймворками для глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch. Участники смогут создавать и обучать модели на реальных данных и решать конкретные задачи.
  • Проекты и применение: Курс включает в себя практические проекты, которые позволят студентам применить свои знания в реальных сценариях, например, разработка системы рекомендаций, распознавание рукописного текста или создание генеративных моделей. Студенты будут готовы к созданию собственных приложений и решению задач с использованием глубокого обучения и искусственного интеллекта.