Основы искусственного интеллекта. Области применения и типовые задачи
Курс
Учебный курс, посвященный определенной области знаний
Онлайн и очно
Вы можете сами выбрать удобный формат обучения
8 часов
Настоящий курс поможет сформировать представление о том, что такое искусственный интеллект, и как отделить его полезную сущность от маркетингового хайпа. Вы узнаете о том, как развивались методы ИИ и чего они достигли на современном этапе. Ознакомитесь с рядом прикладных задач, которые можно решать с помощью машинного обучения и нейронных сетей, попробуете пройти весь процесс подготовки данных, создания и проверки ML-модели, а также изучите работу моделей ИИ на примере задач по обнаружению фрода и распознаванию изображений.
Курс адресован
- руководителям информационно-аналитических отделов
- аналитикам всех профилей
- специалистам по ИТ и большим данным
- руководителям и сотрудникам подразделений безопасности
- сотрудникам правоохранительных органов и частным детективам
Программа обучения
Курс является модулем комплексной программы «Специалист по OSINT», но может рассматриваться и в качестве самостоятельной программы обучения.
Введение в методы искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей. Сходства и различия, особенности применения и развитие технологий.
Основы машинного обучения (Machine Learning, ML)Терминология, область применения и актуальность методаТиповые ML задачиОбучение с учителем: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмовОбучение без учителя: классы алгоритмов и разбор конкретных алгоритмовПовышение и понижение размерностиCase Study: создание модели для антифродаData Science - процесс
- Поиск и источники данных
- Препроцессинг данных
- Дизайн признаков (feature engineering)
- Выбор подходящего ML-алгоритма
- Тренировка модели
- Оценка результата
Основы глубокого обучения (Deep Learning, DL)Терминология, область применения и актуальность методаОсновы нейронных сетей. ПерсептронСовременные нейросетевые архитектурыСверточные нейронные сетиРекуррентные нейронные сетиData science инструменты: DL-фреймворкиПрактика/демонстрация
- Основы Python
- Лабораторная работа по распознаванию изображений с помощью нейронных сетей
Преподаватели
Виноградов
ЕвгенийПреподаватель-эксперт по машинному обучению и AI
ЕвгенийПреподаватель-эксперт по машинному обучению и AI
Начальник отдела разработки хранилищ данных и аналитических сервисов, компания ЮMoney