Машинное обучение и основы искусственного интеллекта на Python — обучение по программе в России

Курс предназначен для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения и искусственного интеллекта для решения реальных задач. Обучение сочетает теорию с практикой на реальных проектах.

В программе курса:

• основы Python и библиотеки NumPy, Pandas;
• подготовка и обработка данных для обучения моделей;
• алгоритмы классификации: логистическая регрессия, деревья решений, SVM;
• алгоритмы регрессии: линейная и полиномиальная регрессия;
• методы кластеризации: K-средних, DBSCAN, иерархическая кластеризация;
• нейронные сети и глубокое обучение;
• оценка качества моделей и подбор гиперпараметров;
• проектная работа с презентацией и защитой.

По завершении курса вы сможете:

• применять алгоритмы машинного обучения для решения задач;
• работать с данными и готовить их для обучения моделей;
• строить и оценивать модели классификации, регрессии и кластеризации;
• использовать нейронные сети для решения сложных задач;
• разрабатывать проекты для портфолио и подготовки к трудоустройству.