Акции школ
Войти

Курс «Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python»

Составитель: Денис Сметнёв · Обновлено: 14.07.2026
Начальный
1 190 
6 990 

23 видеолекции по освоению ИИ и машинного обучения с основами программирования на Python. Обучение длится 2,5 часа. Будет полезен тем, кому интересны новейшие технологи, и предпринимателям – для внедрения элементов обучения в бизнес. Студенты научатся понимать технологии ИИ и машинного обучения, решать простые реальные задачи с использованием алгоритмов в Excel и Python. Обучение проходит на платформе Udemy. В конце курса выдаётся сертификат.

Подробнее


Начальный
1 190 
6 990 

Компания: Udemy (Юдеми)

Язык: ru

Уровень: Начальный Формат: Онлайн Старт: в любое время
Почему мы рекомендуем: актуальные данные курса — оценка по нашей методике (рейтинг, цена, трудоустройство, диплом)

Актуальная программа курса (10 модулей, по данным школы)

  1. Введение
  2. Основные понятия
  3. Основные задачи и методы Машинного обучения
  4. Ансамблирование в машинном обучении
  5. Будущее Искусственного Интеллекта и завершение Теоретической части курса
  6. Основы Программирования на Python
  7. Построение моделей Машинного обучения в Python
  8. Строим Нейронные Сети в Python
  9. Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения
  10. БОНУС II. Нейросети для всех задач - анонс

Сравнение с похожими курсами других школ

КурсШколаЦенаСрокРейтингДиплом
Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python (этот) Udemy (Юдеми) 6 990 1 190 ₽
Цифровое производство Цифровое производство беспл. 5.0 Сертификат Перейти
Факультет искусственного интеллекта GeekBrains (ГикБреинс) 274 500 164 700 ₽ 18 месяцев 4.1 Сертификат Перейти
Deep Learning Netology (Нетология) 91 921 45 500 ₽ 2 месяца 4.0 Перейти
Длительность курса

Длительность курса

Обучение в свободном режиме

Формат обучения

Формат обучения

Видеолекции и практические занятия

Обратная связь

Обратная связь

Обратная связь от преподавателя

Теория и практика

Теория и практика

3 часа видеоуроков

Чему научитесь

Программировать на Python
Различать между машинным, глубинным обучением и нейронными сетями
Применять технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения
Решать простые реальные задачи с использованием алгоритмов машинного обучения в Excel и Python
Находить данные для анализа
Строить нейронную сеть для предсказания изображений

Курс не проводится Запишись на курс
прямо сейчас!

О курсе

О курсе

Новичкам

Есть рассрочка

Введение

История развития Искусственного интеллекта

Основные понятия

Различие между ИИ, Машинным обучением и Глубоким Обучением

Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях

Основные задачи и методы Машинного обучения

Обучение с учителем и Обучение без учителя (Supervised vs Unsupervised learning)

Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel.

Классификация.

Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации.

Кластеризация.

Ансамблирование в машинном обучении

Ансамбли.

Комитет большинства.

Бэггинг.

Случайный лес

Будущее Искусственного Интеллекта и завершение Теоретической части курса

Будущее Искусственного интеллекта

Основы Программирования на Python

Для тех, кто знает основы Python

Установка Python. Дистрибутив Anaconda.

Базовые команды в Python

Оператор If - Else

Оператор While. Функция Input

Строки

Списки и операции с ними

Словари и операции с ними

Построение моделей Машинного обучения в Python

Предсказание цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии

Предсказание ВВП от цен на нефть с помощью Линейной Регрессии

Выжившие на Титанике. Модель классификации с помощью Метода Опорных Векторов

Выжившие на Титанике. Модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга

Нейронные сети. Предсказание изображений одежды.

Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения

Открытые Датасэты для задач Машинного Обучения

Python

Excel

Обучение с учителем и без учителя

Классификация

Кластеризация.

Ассамблирование в машинном обучении

Программирование на Python

Построение моделей Машинного обучения в Python

Компания, проводящая курс

Udemy (Юдеми)

39 курсов по 139 темам

-

Преподаватели курса

Преподаватель

Выпускник магистратуры по специальности...

Отзывов об этом курсе пока нет

Ниже — проверенные отзывы о школе Udemy (Юдеми): они помогут составить впечатление, но в рейтинге курса не учитываются. Проходили этот курс? Поделитесь — это поможет другим студентам.

больше курсов

Похожие курсы компании