Основы машинного обучения

Искусственный интеллект – это способность машины имитировать человеческое мышление. Так называют современную технологию, с помощью которой электронные устройства, программы и роботы могут решать различные задачи по заданным алгоритмам. Тема искусственного интеллекта и машинного мышления интересовала учёных ещё до изобретения компьютеров, а после появления ЭВМ вышла на новый уровень. В 1950-60-х годах вопросы, связанные с созданием и использованием искусственного интеллекта, стали широко обсуждаться в обществе. В настоящее время искусственный интеллект активно используется в самых разных областях, список которых с каждым годом расширяется, и найти своё место в этой сфере могут не только тех. специалисты, но и гуманитарии – специалисты по управлению проектами, рекламе и пиару, психологи, экономисты, лингвисты.

Искусственный интеллект – технология не только настоящего, но и будущего, и у специалистов в этой сфере не будет проблем с трудоустройством в ближайшие несколько десятков лет.

Большой подраздел науки об искусственном интеллекте - машинное обучение. Наиболее часто применяют для практических целей.

Наша программа познакомит с ключевыми технологиями и инструментами искусственного интеллекта, сформирует понимание перспектив развития систем искусственного интеллекта, областей применения и подходов к управлению с помощью искусственного интеллекта. Программа раскроет основные понятия и темы по машинному обучению, познакомит с такими методами машинного обучения как нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python. В результате обучения слушатели научатся создавать конкурентные преимущества за счёт внедрения элементов искусственного интеллекта, формулировать основные требования к разработке и внедрению систем с элементами искусственного интеллекта, изучат области применения и подходы к управлению с помощью искусственного интеллекта. Сформируются навыки применения базовых алгоритмов машинного обучения.                                                                                                                                                                     

•   Высшее или среднее специальное образование
•   Квалификация    
•   Наличие опыта профессиональной деятельности    
•   Предварительное освоение иных дисциплин/курсов /модулей    

•   Высшее или среднее специальное образование
•   Квалификация    
•   Наличие опыта профессиональной деятельности    
•   Предварительное освоение иных дисциплин/курсов /модулей