Инструментальные средства создания систем ИИ
Прикладное применение технологий искусственного интеллекта — довольно сложная задача. В курсе рассматриваются программные инструменты, позволяющие сократить время изучения технологий анализа данных и машинного обучения, упростить процесс построения интеллектуальных систем для решения прикладных задач.
- СтоимостьБесплатно
- Длительность1 месяц
- УровеньДля начинающих
- Документ об окончанииНе выдается
О курсе
Понимание, что такое искусственный интеллект (ИИ), его приложения и варианты использования, а также то, как он меняет нашу жизнь — значительно расширит возможности профессиональной деятельности в сфере IT разработок.
Искусственный интеллект — технологии будущего
Сможет ли робот выполнять мою работу? Как искусственный интеллект может изменить вид моей деятельности в следующие десять лет? Где сейчас используются технологии искусственного интеллекта и где они появятся в будущем? Это те вопросы, которые мы часто задаем себе, услышав о новом «наступлении» технологий.
Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети
Чтобы не питать страха перед неизбежным будущим, а, наоборот, использовать эти технологии себе во благо, нужно прекрасно разбираться в них. Знать их возможности и существующие проблемы, уметь прогнозировать их развитие и применение.
В этом курсе вы узнаете, что такое искусственный интеллект (ИИ), изучите варианты использования и приложения ИИ, поймете концепции и термины ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети и многие другие.
Python — один самых популярных языков программирования для ИИ
Курс создается из расчета предварительного знакомства обучающихся с основами программирования на Python, который широко применяется в области искусственного интеллекта.
Путь к освоению новой профессии
Этот курс может быть применен к нескольким программам специализаций или профессиональной переподготовки и сертификации.
Сможет ли робот выполнять мою работу? Как искусственный интеллект может изменить вид моей деятельности в следующие десять лет? Где сейчас используются технологии искусственного интеллекта и где они появятся в будущем? Это те вопросы, которые мы часто задаем себе, услышав о новом «наступлении» технологий.
Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети
Чтобы не питать страха перед неизбежным будущим, а, наоборот, использовать эти технологии себе во благо, нужно прекрасно разбираться в них. Знать их возможности и существующие проблемы, уметь прогнозировать их развитие и применение.
В этом курсе вы узнаете, что такое искусственный интеллект (ИИ), изучите варианты использования и приложения ИИ, поймете концепции и термины ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети и многие другие.
Python — один самых популярных языков программирования для ИИ
Курс создается из расчета предварительного знакомства обучающихся с основами программирования на Python, который широко применяется в области искусственного интеллекта.
Путь к освоению новой профессии
Этот курс может быть применен к нескольким программам специализаций или профессиональной переподготовки и сертификации.
Для кого
Кому подойдет этот курс
Курс ориентирован на изучение современного инструментария решения задач по анализу данных и их подготовке в качестве входных данных машинного обучения, упрощению решения задач машинного обучения без длительного программирования и написания сценариев, рассмотрения библиотек и фреймворков на практике для решения задач в основных областях ИИ: компьютерное зрение, обработка естественного языка, речевые технологии, экспертные системы и т. д.
Курс рекомендуется для прохождения магистрантам и студентам старших курсов для получения необходимых знаний, используемых в исследовательской и конструкторской части выпускных работ.
Курс рекомендуется для прохождения магистрантам и студентам старших курсов для получения необходимых знаний, используемых в исследовательской и конструкторской части выпускных работ.
Требования
Предварительная подготовка и оборудование
Для работы понадобится ноутбук или стационарный компьютер с macOS, Linux или Windows версии 10 и выше. Все инструкции по установке необходимого ПО имеются в уроках курса. Приобретение специализированного ПО не требуется, так как работа построена на использовании облачных сервисов и ПО с открытым исходным кодом.
Настоятельно рекомендуется получить знания об основах программирования на Python. Это можно сделать, записавшись и пройдя курсы «Python. Быстрый старт» https://stepik.org/course/116 693 или «Основы владения Python» https://stepik.org/course/107 241), «Введение в анализ данных и машинное обучение» https://stepik.org/course/124 923.
Настоятельно рекомендуется получить знания об основах программирования на Python. Это можно сделать, записавшись и пройдя курсы «Python. Быстрый старт» https://stepik.org/course/116 693 или «Основы владения Python» https://stepik.org/course/107 241), «Введение в анализ данных и машинное обучение» https://stepik.org/course/124 923.
Результаты обучения
Ваши навыки после обучения на курсе
- Знакомство с терминологией и проблемами развития ИИ.
- Представление о возможностях и успешных проектах в области ИИ.
- Знакомство с сервисами и программным обеспечением для анализа данных и машинного обучения.
- Освоение на практике библиотек и фреймворков построения систем компьютерного зрения.
- Освоение на практике библиотек и платформ построения систем обработки естественного языка.
- Изучение возможности организации экспертных систем на основе больших языковых моделей.
Содержание курса
В программу входят:
- 37уроков
- 56тестов
- Понятие искусственного интеллекта
- Основы технологий искусственного интеллекта
- ИИ в строительстве
- ИИ в сельском хозяйстве
- ИИ на транспорте
- Алгоритмы интеллектуального анализа данных
- Инструменты анализа данных
- Проектирование и запуск DashBoard (Практика)
- Анализ больших данных с PySpark
- Получение и анализ данных с PySpark (Практика)
- Введение в инструменты получения и анализа данных Orange
- Очистка и анализ данных (Практика)
- Решение задач классификации
- Установка и первый запуск KNIME
- Узлы KNIME
- Качественные обучающие данные
- Аннотирование данных
- Приложения для аннотирования данных
- Установка и запуск среды Jupyter
- Библиотека OpenCV
- Фреймворк TensorFlow (Keras)
- Создание нейросети на TensorFlow (Практика)
- Введение в Computer Vision (CV)
- Детектирование и сегментация объектов
- Распознавание лиц
- Изучение методов распознавания лиц на фото (Практика)
- Обработка видеопотоков
- Трекинг (отслеживание) объектов
- Синтез изображений
- Перенос стиля изображений
- Перенос стиля с помощью сверточной нейросети (Практика)
- Машинная обработка естественного языка (NLG)
- Распознавание и синтез речи
- Машинный перевод
- Генерация текстов
- Диалоговые системы (чат-боты)
- Большие языковые модели (LLM)
Начните изучать инструментальные средства создания систем ИИ прямо сейчас
Начать обучение
- Дистанционно
- Когда вам удобно
- Поддержка пользователей
- Учебный материал доступен всегда
-
Стоимость
Бесплатно
-
Длительность
1 месяц
-
Формат обучения
Онлайн