По итогам обучения Вы получите электронный сертификат о прохождении летней школы.
Разделы программы: 1. Задачи машинного обучение (МО): регрессия, классификация, кластеризация, выявления аномальных значений. 2. Основные алгоритмы для решения задач МО: МНК, RandomForest, Матричная факторизация, логистическая регрессия и др. 3. Прикладные примеры в Python. 4. Создание умных чат-ботов. 5. Методы кодирования и обработки неструктурированной информации. 6. Линейные методы классификации для больших данных. 7. Технологии нейронных сетей для обработки больших данных. 8. Критерий выбора моделей и методы отбора признаков при анализе больших массивов многомерных данных. 9. Логические методы классификации. Методы кластеризации при работе с большими данными.
Название: "Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения"
Даты: 21.06.2023г. - 23.06.2023г.
Формат: Дистанционно.
Стоимость: Бесплатно.
По итогам обучения Вы получите электронный сертификат о прохождении летней школы.
Разделы программы:
1. Задачи машинного обучение (МО): регрессия, классификация, кластеризация, выявления аномальных значений.
2. Основные алгоритмы для решения задач МО: МНК, RandomForest, Матричная факторизация, логистическая регрессия и др.
3. Прикладные примеры в Python.
4. Создание умных чат-ботов.
5. Методы кодирования и обработки неструктурированной информации.
6. Линейные методы классификации для больших данных.
7. Технологии нейронных сетей для обработки больших данных.
8. Критерий выбора моделей и методы отбора признаков при анализе больших массивов многомерных данных.
9. Логические методы классификации. Методы кластеризации при работе с большими данными.
Записаться можно по ссылке: http://teacher.msu.ru/teacher/school/online2023
Для записи необходимо зарегистрироваться на портале "МГУ - школе" и выбрать наш курс.
Если не получилось зарегистрироваться на платформе, Вы можете оставить заявку в нашей Форме:
https://docs.google.com/forms/d/1dGzhh515Cbz-xbi4rEpO-0Yq-WIQTi2y1O6gb6bwP4I/edit