Вступление в курс «Машинное обучение и управление проектами в IT для преподавателей» |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-10-08 17:01 Первый блок образовательного курса для преподавателей посвятим машинному обучению. Познакомимся с инструментами, которые пригодятся для занятий, и основными языками. В первом видео А.?М. Райгородский расскажет, почему важно анализировать данные, в каких областях сейчас применяется машинное обучение и где этому учат. А ещё в ролике познакомимся с преподавателями курса. Затем на примере несложной задачи разберём, что такое машинное обучение в простейшем виде. Пробежимся по инструментам, которыми будем пользоваться на курсе, и поясним, почему выбрали именно их. Обсудим базовый синтаксис Python и его отличия от Pascal, а также научимся работать с ядром в Anaconda. Задания к этой теме вы найдёте по ссылке: https://colab.research.google.com/drive/1RNeTZOLTTT00yvUF6Uc9qZ-HQArJqRKB?usp=sharing Дополнительные задачи — в Colab: https://colab.research.google.com/drive/1rX-Q4M_c2ikm_2h_k1ARIscEzX0CzGO1 Источник: colab.research.google.com Комментарии: |
|