Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python

Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python (Тимур Казанцев)​ В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке. Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения. Форматы: PDF A4, PDF A6, EPUB, iOS.EPUB, TXT, RTF, MOBI, FB2, FB3, TXT. Объем: 170 стр. 89 иллюстраций

​ Чему вы научитесь - Сможете различать между Машинным и Глубинным обучением и Нейронными сетями - Узнаете, в каких областях применяются технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения, и что ждет ИИ в будущем - Сможете решать простые Реальные Задачи с использованием Алгоритмов Машинного Обучения в Excel и Python - Научитесь Основам Программирования на Python - Узнаете где находить Данные и Датасеты - Построите Нейронные Сети для Предсказания Изображений и Анализа Текстов - Создадите свои Модели Машинного обучения для решения задач Требования - Вам Необязательно знать математику, статистику или какой-либо язык программирования, чтобы пройти данный курс - Вам Необязательно устанавливать какое-либо программное обеспечение для прохождения курса Мы вместе составим модели на Python для машинного обучения для: - предсказания цен на квартиры - предсказания ВВП от цен на нефть - предсказания о том, какие из пассажиров выжили на Титанике - предсказания что изображено на рисунках с помощью Нейронной Сети! - анализ тональность текстов на основе Нейронных сетей! - и др. - Этот курс будет полезен любому, кому интересны новейшие технологии и кто хочет быть в курсе того, куда движется наша цивилизация - Курс будет полезен тем, кто хочет понять как можно внедрять технологии машинного обучения - Если вы хотите научиться основам программирования на Python, то курс будет Вам полезен - Этот курс будет полезен любому, кто хочет понять как работают Нейронные сети, и алгоритмы Машинного обучения Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просматривании видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля. ИИ применяется и в более коммерческих областях и там, где от этого зависят жизни людей, а именно, в медицине, при прогнозировании продаж, космической сфере и строительстве. Раз уж мы окружены технологиями ИИ повсюду, то необходимо иметь представление о том, как они работают. И для такого понимания на базовом уровне необязательно иметь техническое или IT образование. В этом курсе мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного Интеллекта и машинного обучения. Вы познакомитесь с основными видами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач, и мы даже построим нашу собственную нейронную сеть. Мы даже попробуем создать вместе модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel - для тех, кто не хочет ничего программировать. А для тех, кто хочет познакомиться с Python - языком программирования, на котором решается сегодня более 53% всех задач по машинному обучению, в данном курсе вы найдете лекции для ознакомления с основами программирования на этом языке. Этот курс может стать своеобразным трамплином для развития вашей карьеры в области Искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. На его основе вы сможете в дальнейшем выбрать уже ту конкретную область, в которой вы бы хотели развиваться и работать дальше. Нельзя не упоминуть, что специалисты в области ИИ и Big Data сегодня - одни из самых высокооплачиваемых и искомых на рынке (по разным оценкам всего на глобальном рынке сегодня около 300 000 специалистов по ИИ, в то время как спрос на них - несколько миллионов). Так почему бы не укрепить свое резюме сертификатом от крупнейшей международной образовательной платформы Udemy о том, что вы прошли данный курс об Искусственном интеллекте и Машинном обучении, и основам программирования на Python. После прохождения данного курса, вы сможете общаться свободно на темы, касающиеся Искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения, и нейронных сетей. Вы сможете анализировать и визуализировать данные, использовать алгоритмы и нейронные сети для решения задач из разных областей. Данный курс содержит более 30 полезных лекций и будет регулярно дополняться новыми лекциями и после зачисления на него у вас будет полноценный доступ ко всем материалам без каких-либо ограничений. Потратьте некоторое время на изучение этого курса, чтобы усилить свои профессиональные навыки и расширить кругозор, используя приобретенные знания. 1 Введение 1 Введение.mp4 [52m 359k 193] 2 История развития Искусственного интеллекта.mp4 [89m 965k 685] 2 Основные понятия 1 Различие между ИИ, Машинным обучением и Глубоким Обучением.mp4 [88m 323k 242] 2 Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях.mp4 [55m 346k 380] 3 Основные задачи и методы Машинного обучения 1 Обучение с учителем и Обучение без учителя (Supervised vs Unsupervised learning).mp4 [0] 2.0 Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel.mp4 [28m 812k 890] 2.1 REgression-flat price.xlsx [14k 846] 3 Классификация.mp4 [17m 494k 265] 4.0 Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации.mp4 [76m 560k 373] 4.1 iris-classification.xlsx [32k 923] 5 Кластеризация.mp4 [28m 17k 122] 4 Ансамблирование в машинном обучении 1 Ансамбли.mp4 [21m 271k 78] 2 Комитет большинства.mp4 [11m 6k 209] 3 Бэггинг.mp4 [13m 105k 955] 4 Случайный лес.mp4 [11m 449k 794] 5 Будущее Искусственного Интеллекта и завершение Теоретической части курса 1 Будущее Искусственного интеллекта.mp4 [101m 765k 276] 6 Основы Программирования на Python 1 Для тех, кто знает основы Python.html [883] 2 Установка Python. Дистрибутив Anaconda.mp4 [34m 802k 989] 3.0 Базовые команды в Python.mp4 [27m 67k 47] 3.1 Basic-commands.py [1k 254] 4.0 Оператор If - Else.mp4 [25m 445k 327] 4.1 If - Else.py [1k 78] 5.0 Оператор While. Функция Input.mp4 [26m 157k 309] 5.1 While-operator.py [563] 6 Строки.mp4 [15m 111k 174] 7 Списки и операции с ними.mp4 [18m 323k 449] 8 Словари и операции с ними.mp4 [27m 721k 333] 7 Построение моделей Машинного обучения в Python 1.0 Предсказание цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии.mp4 [82m 356k 685] 1.1 flat-linear-regression.py [2k 56] 1.2 gdprussia.xlsx [9k 665] 1.3 prediction_price.xlsx [8k 187] 1.4 price1.xlsx [8k 578] 2.0 Предсказание ВВП от цен на нефть с помощью Линейной Регрессии.mp4 [28m 890k 595] 2.1 Oil-003.py [1k 285] 3.0 Выжившие на Титанике. Модель классификации с помощью Метода Опорных Векторов.mp4 [0] 3.1 titanic-prediction.py [2k 192] 4.0 Выжившие на Титанике. Модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга.mp4 [0] 4.1 titanic-decision-tree.py [2k 942] 4.2 titanic-Random-Forest.py [2k 538] 8 Строим Нейронные Сети в Python 1 Нейронные сети. Предсказание изображений одежды.mp4 [151m 197k 139] 2 Нейросети для Анализа Текстов.mp4 [24m 720k 672] 3 Нейросети для Анализа Тональности Отзывов.mp4 [85m 273k 284] 9 Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения 1.0 Открытые Датасэты для задач Машинного Обучения.html [10k 223] 1.1 Вот еще одна интересная подборка с датасетами для машинного обучения.html [0] 1.2 Datasets-attachment.pdf [523k 156] Объем: 1,26Гб.