- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: Романов
Название: Введение в искусственный интеллект (2020)
Описание:
Цели курса: Понять, как в целом устроена область AI. Узнать основные принципы работы нейронных сетей. Увидеть возможные варианты применения искусственного интеллекта. знать, как происходит рабочий процесс у разработчика в области AI.
Содержание
1. Что такое: AI, data science, машинное обучение и нейронные сети
Описание занятия:
На первом занятии мы разберёмся в терминологии и вы будете точно понимать значение того или иного понятия. Вы узнаете, как именно они соотносятся друг с другом, и в чём заключаются их особенности.?
2. Как работают нейронные сети: обучение и анализ данных
Описание занятия:
На этом занятии мы разберемhttps://s13.eground.org/общие принципы функционирования нейронных сетей. Вы узнаете, как они устроены изнутри, и каким образом происходит анализ данных и обучение сети.?
3. Примеры крупных мировых проектов
Описание занятия:
На этом занятии мы расскажем вам о множестве примеров реального применения нейронных сетей крупными мировыми компаниями в самых разныхhttps://s13.eground.org/сферах - от медицины и коммерции до промышленности и искусства.?
4. Примеры проектов наших студентов
Описание занятия:
Здесь мы познакомим вас с практичными, ценными и просто интересными нейросетевыми проектами, реализованными непосредственно нашими выпускниками.?
5. Как выглядит работа разработчика искусственного интеллекта
Описание занятия:
В этом уроке вы узнаете, как строится работа разработчика в области искусственного интеллекта. Мы рассмотрим все этапы, начиная с идеи и сбора данных, и заканчивая выводом проекта в production.?
6. Как собирать базы и зачем нужны видеокарты
Описание занятия:
В завершающем уроке вы узнаете о том, как правильно собирать базы для обучения нейронных сетей и на что нужно обратить особое внимание. Также вы узнаете, почему очень важно использовать для обучения нейронных сетей современные видеокарты.?
Подробнее:
Скачать:
Название: Введение в искусственный интеллект (2020)
Описание:
Цели курса: Понять, как в целом устроена область AI. Узнать основные принципы работы нейронных сетей. Увидеть возможные варианты применения искусственного интеллекта. знать, как происходит рабочий процесс у разработчика в области AI.
Содержание
1. Что такое: AI, data science, машинное обучение и нейронные сети
Описание занятия:
На первом занятии мы разберёмся в терминологии и вы будете точно понимать значение того или иного понятия. Вы узнаете, как именно они соотносятся друг с другом, и в чём заключаются их особенности.?
2. Как работают нейронные сети: обучение и анализ данных
Описание занятия:
На этом занятии мы разберемhttps://s13.eground.org/общие принципы функционирования нейронных сетей. Вы узнаете, как они устроены изнутри, и каким образом происходит анализ данных и обучение сети.?
3. Примеры крупных мировых проектов
Описание занятия:
На этом занятии мы расскажем вам о множестве примеров реального применения нейронных сетей крупными мировыми компаниями в самых разныхhttps://s13.eground.org/сферах - от медицины и коммерции до промышленности и искусства.?
4. Примеры проектов наших студентов
Описание занятия:
Здесь мы познакомим вас с практичными, ценными и просто интересными нейросетевыми проектами, реализованными непосредственно нашими выпускниками.?
5. Как выглядит работа разработчика искусственного интеллекта
Описание занятия:
В этом уроке вы узнаете, как строится работа разработчика в области искусственного интеллекта. Мы рассмотрим все этапы, начиная с идеи и сбора данных, и заканчивая выводом проекта в production.?
6. Как собирать базы и зачем нужны видеокарты
Описание занятия:
В завершающем уроке вы узнаете о том, как правильно собирать базы для обучения нейронных сетей и на что нужно обратить особое внимание. Также вы узнаете, почему очень важно использовать для обучения нейронных сетей современные видеокарты.?
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.