Добро пожаловать на «30-дневный курс по обучению ИИ»! Этот курс разработан специально для тех, кто стремится быстро освоить ключевые аспекты искусственного интеллекта и начать применять их на практике. В течение следующих 30 дней мы вместе пройдем увлекательный путь от основ машинного обучения до создания собственных проектов с использованием современных технологий ИИ.
Готовы погрузиться в мир алгоритмов и нейронных сетей?
План обучения:
**Неделя 1: Основы машинного обучения**
– День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение.
– День 2: Линейная регрессия.
– День 3: Логистическая регрессия.
– День 4: Классификационные модели: K-ближайших соседей, метод опорных векторов (SVM).
– День 5: Деревья решений и случайные леса.
– День 6: Оценка моделей: перекрестная проверка, метрики качества.
– День 7: Практические задания и разбор ошибок.
**Неделя 2: Нейронные сети**
– День 8: Введение в нейронные сети.
– День 9: Персептроны и многослойные перцептроны.
– День 10: Обучение нейронных сетей: градиентный спуск, обратное распространение ошибки.
– День 11: Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
– День 12: Регуляризация и борьба с переобучением.
– День 13: Практика: создание простой нейронной сети для классификации изображений.
– День 14: Разбор практических заданий и обсуждение результатов.
**Неделя 3: Работа с данными и предобработка**
– День 15: Сбор и подготовка данных.
– День 16: Методы нормализации и стандартизации данных.
– День 17: Выбор признаков и уменьшение размерности.
– День 18: Работа с пропущенными значениями и выбросами.
– День 19: Визуализация данных и анализ корреляций.
– День 20: Практикум: предобработка набора данных для задачи классификации.
– День 21: Проверка результатов и обсуждение методов улучшения качества данных.
**Неделя 4: Применение ИИ в реальных задачах**
– День 22: Примеры применения ИИ в бизнесе и науке.
– День 23: Создание чат-бота на основе RNN.
– День 24: Распознавание лиц и объектов на изображениях с использованием CNN.
– День 25: Анализ текстов и классификация отзывов с помощью NLP.
– День 26: Прогнозирование временных рядов и использование LSTM.
– День 27: Практическое задание: разработка проекта по выбранной теме.
– День 28: Презентация проектов и обсуждение результатов.
**Неделя 5: Заключительная неделя**
– День 29: Подготовка к экзамену: повторение основных тем.
– День 30: Экзамен: теоретический тест и практическое задание.
– День 31: Итоговое обсуждение курса, обратная связь от студентов.
**День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение**
**Что такое искусственный интеллект?**
Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это включает распознавание образов, понимание языка, принятие решений и многое другое.
**Что такое машинное обучение?**
Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности и делать прогнозы на основе этих данных.
**Основные типы задач машинного обучения:**
1. **Классификационные задачи:** Определение категории объекта на основе его характеристик. Например, определение спама в электронных письмах.
2. **Регрессионные задачи:** Предсказание числового значения на основе входных данных. Например, прогнозирование цен на акции.
3. **Задачи кластеризации:** Группировка схожих объектов вместе без предварительного определения категорий. Например, сегментация клиентов на группы.
