Вступление
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.
