Курс по машинному обучению
основной уровень
На курсе вы познакомитесь с искусственным интеллектом и машинным обучением на языке Python. Мы расскажем обо всем по порядку: погрузим в основы математики для Data Science и библиотеки для работы с данными, разберем алгоритмы и методы создания моделей искусственного интеллекта, а затем перейдем к практике — ее будет много.
Создатели курса
Академия искусственного интеллекта для школьников Благотворительного
фонда Сбербанка «Вклад в будущее», Физтех-школа прикладной математики и информатики Московского
физико-технического института и Фонд развития Физтех-школ.
Программа
курса
Язык программирования Python
Библиотеки и математика для анализа данных
Основы машинного обучения
Модели машинного обучения
Нейронные сети и компьютерное зрение
Язык программирования Python
Структура раздела
1
Введение в анализ данных
2
Введение в язык программирования Python
3
Циклы и работа со строками в Python
4
Python. Списки, функции и работа с файлами
5
Основы объектно-ориентированного программирования
Python
6
Решение задач на языке Python
Библиотеки и математика для анализа данных
Структура раздела
1
Основы линейной алгебры
2
Библиотека Numpy
3
Линейная алгебра с библиотекой Numpy
4
Введение в теорию вероятностей и математическую
статистику
5
Знакомство с библиотеками Pandas и Matplotlib
6
Основы аналитики данных с помощью Pandas и Matplotlib
Основы машинного обучения
Структура раздела
1
Введение в машинное обучение
2
Пайплайн машинного обучения
3
Линейная регрессия
4
Функции математического анализа
5
Производная, градиент и градиентная оптимизация
6
Логистическая регрессия
7
Метрики машинного обучения
Модели машинного обучения
Структура раздела
1
Решающие деревья
2
Композиции алгоритмов
3
Пайплайн выбора модели
4
Конкурсы на kaggle.com
Нейронные сети и компьютерное зрение
Структура раздела
1
Введение в нейронные сети
2
Свёрточные нейронные сети
3
Архитектуры CNN и Transfer Learning. Классификация
изображений на практике
Частые
вопросы
Для кого этот курс?
Курс подойдет школьникам старших классов и всем, кто стремится получить профессию в Data Science.
Что необходимо для обучения на курсе?
- Начальные навыки программирования на одном из языков (Pascal, C, C++, Python, Java и др.).
- Знание школьной программы по математике до 8 класса включительно.
- Готовность быстро освоить Python, погрузиться в понятия производной и градиента, принципы работы с матрицами, основы объектно-ориентированного программирования.
- Технические требования к оборудованию минимальны: достаточно компьютера с выходом в Интернет.
Чему я научусь по итогам курса?
- Применять математику и Python для анализа данных.
- Использовать библиотеки для обработки данных: NumPy, Pandas, Matplotlib и другие.
- Выбирать, обучать и тестировать модели искусственного интеллекта для решения задач машинного обучения на Python.
- Строить нейронные сети в библиотеке PyTorch для решения задач компьютерного зрения. Решать практические задачи в рамках проектов.
Организатор проекта: Благотворительный фонд «Вклад в будущее», ОГРН 1157700017518
Академия искусственного интеллекта для школьников не является образовательной услугой, подлежащей лицензированию, и не предполагает выдачу сертификата государственного образца
Есть вопросы и предложения?
Для учеников, родителей и преподавателей
Пресса
© 2018–
2024 «AI-ACADEMY»