Вид программы: повышение квалификации

Длительность обучения: 1 неделя

Форма итоговой аттестации: зачет

Изучаемые дисциплины 

‒     Введение. Системы искусственного интеллекта. Машинное обучение. Глубокое обучение (Нейронные сети)

‒     Язык Python. Библиотеки для математических расчетов numpy, scipy

‒     Библиотеки для обработки таблиц данных (Pandas) и визуализации (matplotlib, seaborn)

‒     Основные методы машинного обучения: метрические методы, метод k-ближайших соседей, вероятностные методы, логистические методы линейный метод, метод опорных векторов, логические методы, метод решающих дерев

‒     Методы опорных векторов

‒     Решающие деревья

‒     Ансамблевое обучение

‒     Снижение размерности пространства признаков

‒     Введение в глубокое обучение

Ведущие преподаватели