Введение в машинное обучение и ИИ

О курсе

Курс среднего уровня для учеников от 15 лет, которые уже хорошо знают Python. Ученики изучают основы машинного обучения и искусственного интеллекта: обучение с учителем и без учителя, обучение и тестирование моделей, признаки и целевые переменные, оценку моделей. На практике с Python и реальными наборами данных они экспериментируют с ключевыми моделями — линейной регрессией, деревьями решений и кластеризацией — и начинают понимать, как машины учатся на данных и делают прогнозы.

Что вы соберёте

Вы построите и обучите собственные простые модели машинного обучения на Python и реальных данных. В практических проектах вы создадите прогнозные модели и увидите, как разные подходы помогают находить закономерности и принимать решения на основе данных.

Чему вы научитесь

• Основы теории вероятностей и математической статистики
• Базовые понятия и терминология машинного обучения и ИИ
• Обучение с учителем и без учителя: регрессия, классификация и кластеризация
• Ключевые модели машинного обучения: линейная регрессия, деревья решений и алгоритмы кластеризации
• Обучение, тестирование, оценка и улучшение моделей машинного обучения

Что нужно знать заранее

Ученик должен уверенно программировать на Python: переменные, типы данных, условия, циклы, функции и базовая работа со списками и структурами данных.