Курс

Машинное обучение

Принципы работы и области применения

16471 231
16471 231
О курсе
Машинное обучения сегодня — один из самых эффективных прообразов искусственного интеллекта. В основе его успехов лежит работа с большими данными. Но эту информацию нужно уметь обрабатывать и извлекать из нее самое важное. На чем основываются методы наивного Байеса, логистической регрессии, какую роль нейронные сети сыграли в развитии машинного обучения и как алгоритмы учатся создавать изображения, рассказывают ученые.

Поделиться

Автор курса
команда ПостНауки

Содержание

01
Список литературы: Машинное обучение

Подборка материалов, которая поможет разобраться в компьютерном зрении, методах вычислительной математики и компьютерном моделировании

02
Тест: Машинное обучение

Тест: Машинное обучение

03
Математическое моделирование и вычислительная математика

Математик Александр Шапеев о методах оптимизации, численном оценивании неопределенностей и быстрых алгоритмах решения

04
Глубинное обучение и обучение с подкреплением

Специалист по Computer Science Евгений Бурнаев о марковском процессе принятия решений, глубинных нейросетках и построении искусственного интеллекта

05
Генерация изображений и текстур

Специалист по Computer Science Виктор Лемпицкий о распознающих нейросетях, методах математической статистики и роли теории игр в машинном обучении

06
Машинное обучение в индустриальной инженерии

Специалист по Computer Science Евгений Бурнаев об уравнении Навье—Стокса, суррогатных моделях и нестандартных задачах машинного обучения

07
Классическое моделирование и машинное обучение

Математик Александр Шапеев о способах распознавания изображений, проблемах классического моделирования и областях применения классических моделей и машинного обучения

08
Байесовские методы машинного обучения

Специалист по Computer Science Евгений Бурнаев о точности алгоритмов прогнозирования, колмогоровской сложности и децентрализованном машинном обучении

09
Тезаурус: Машинное обучение

Базовые понятия, объясняющие задачи машинного обучения и принципы работы искусственных нейронных сетей

10
Максим Федоров: «В шахматах уже появилось понятие «кентавры» ― так называют команду из человека и машины»

Специалист по суперкомпьютерным вычислениям Максим Федоров об искусственном интеллекте, профессиях будущего и приложениях наук о данных

11
Как обучить нейронную сеть?

Как искусственная нейронная сеть выиграла турнир по игре в го у действующего чемпиона и чем «умные помощники» могут помочь нам в жизни и работе

124420 3913 6

Следите за прогрессом

Сохраните курс в личном кабинете, чтобы отслеживать прохождение