«Разработчик систем искусственного интеллекта» - курс повышения квалификации

Name: «Разработчик систем искусственного интеллекта» - курс повышения квалификации
Brand: ИДПО УГНТУ
SKU: 169018
Price: 7000 RUB

Курс разработан для профессионалов, стремящихся овладеть навыками проектирования и создания современных систем искусственного интеллекта (ИИ). В рамках курса слушатели изучат архитектурные принципы построения ИИ, методы декомпозиции подсистем и их взаимодействия на основе предметноориентированного проектирования. Особое внимание уделяется алгоритмам машинного обучения, методам работы с большими данными, нейронным сетям и современным инструментальным средствам для разработки и обучения моделей ИИ. Участники курса научатся выбирать и применять методы для создания гибридных систем, интегрировать их в различные проекты и оценивать качество моделей машинного обучения. Курс включает практич...

Обучение 72 часа

удостоверение

Стоимость курса

7 000 ₽ 7 000 ₽

Рассрочка ₽/мес

Перейти на сайт

Программа курса
Чему вы научитесь
Мой рейтинг
Подробная информация о курсе
Отзывы

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса ««Разработчик систем искусственного интеллекта» - курс повышения квалификации» от ИДПО УГНТУ - ipkoil.ru

Базовые знания по системам искусственного интеллекта. Базовые знания по системам искусственного интеллекта.
Современное состояние и развитие перспективных направлений, методов и технологий в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект как инновационный инструмент внедрения современных средств обучения. Современное состояние и развитие перспективных н…
Методы и инструментальные средства систем искусственного интеллекта. Функциональность современных инструментальных средств и систем программирования в области создания моделей искусственных нейронных сетей. Методы и инструментальные средства систем искусствен…
Искусственные нейронные сети (ИНС), классификация, алгоритмы обучения. Искусственные нейронные сети (ИНС), классификация, алгоритмы обучения.
Методы распознавания образов. Методы распознавания образов.
Специализированные среды для реализации систем искусственного интеллекта. Специализированные среды для реализации систем искусственного интеллекта.
Базы данных. Системы управления базами данных. Базы данных. Системы управления базами данных.
Методы машинного обучения и приобретения знаний интеллектуальными системами. Методы машинного обучения и приобретения знаний интеллектуальными системами.
Технологии проектирования интеллектуальных систем. Технологии проектирования интеллектуальных систем.
Разработчик систем искусственного интеллекта. Разработчик систем искусственного интеллекта.
Задачи, требующие решения на основе машинного обучения. Работа с данными. Основные понятия математической статистики для машинного обучения. Задачи, требующие решения на основе машинного обучения. Работа с данными. Основные понятия математической статистики д…
Дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ, предсказания. Решение задач регрессии, проверка адекватности модели. Восстановление пропущенных значений и поиск выбросов, детектор аномалий. Дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ, предсказа…
Алгоритмы дерева принятия решения. Решающее дерево. Проблема переобучения. Определение важности признаков по алгоритмам, основанным на деревьях решений. Кластеризация. Алгоритмы дерева принятия решения. Решающее дерево. Проблема переобучения. Определение важн…
Балансирование выборок. Проблема неполных данных. Восстановление пропусков. Метод исключения некомплектных объектов. Методы с заполнением. Методы взвешивания. Методы, основанные на моделировании. Балансирование выборок. Проблема неполных данных. Восстановлени…
Линейные классификаторы, нейронные сети, как композиция линейных классификаторов. Вероятностные алгоритмы. Ансамбли алгоритмов. Отбор признаков и объектов. Эвристические алгоритмы и метаоптимизация. Линейные классификаторы, нейронные сети, как композиция лине…

Ознакомиться со всей программой

Чему вы научитесь

Научитесь анализировать и применять: дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ, предсказания. решение задач регрессии, проверка адекватности модели. восстановление пропущенных значений и поиск выбросов, дет…
Освоите и сможете применять: методы и инструментальные средства систем искусственного интеллекта. функциональность современных инструментальных средств и систем программирования в области создания моделей искусственны…
Освоите и сможете применять: алгоритмы дерева принятия решения. решающее дерево. проблема переобучения. определение важности признаков по алгоритмам, основанным на деревьях решений. кластеризация. алгоритмы дерева при…
Освоите и сможете применять: балансирование выборок. проблема неполных данных. восстановление пропусков. метод исключения некомплектных объектов. методы с заполнением. методы взвешивания. методы, основанные на моделир…
Освоите и сможете применять: линейные классификаторы, нейронные сети, как композиция линейных классификаторов. вероятностные алгоритмы. ансамбли алгоритмов. отбор признаков и объектов. эвристические алгоритмы и метаоп…