Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по искусственному интеллекту и основам машинного обучения на Python от Пенсильванского университета.

Откройте для себя области искусственного интеллекта и машинного обучения. Углубляйте свои навыки Python, изучая основные области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Основы искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Опыт работы в статистике
  • Написание программ на языке Python
  • Использование инструментов и принципов искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Улучшение навыков Python
  • Решение проблем искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Выполнение упражнений по статистике
  • Решение проблем науки о данных

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Разработчик программного обеспечения в области искусственного интеллекта
  • аналитик данных
  • специалист по данным
  • Инженер по машинному обучению
  • Разработчик алгоритмов
  • Эксперт по статистике
  • Python-разработчик
  • Исследователь в области глубокого обучения
  • Технологический консультант в области искусственного интеллекта

Стажировка — серия курсов из 4 частей.

Эта специализация подготовит учащихся к освоению захватывающих областей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. В течение четырех курсов учащиеся познакомятся с основами искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, а также приобретут опыт в статистике — основе любой проблемы машинного обучения.

Учащиеся будут использовать язык Python для написания программ, выполняющих базовые задачи искусственного интеллекта и машинного обучения. По окончании стажировки учащиеся смогут уверенно использовать и обсуждать инструменты и принципы искусственного интеллекта и машинного обучения, совершенствовать свои навыки Python и быть готовыми к более углубленным исследованиям в этих областях.

Практический учебный проект

Учащиеся будут выполнять упражнения по написанию кода Python для решения распространенных проблем искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как:

  • Бессознательный/сознательный поиск
  • Проблемы линейной регрессии

Кроме того, учащиеся будут выполнять упражнения по статистике, тем самым развивая навыки, необходимые для решения практически любой проблемы науки о данных.

Details of the courses that make up the specialization

Основы искусственного интеллекта

Курс 1
18 часов

чему ты научишься

  • Поймите историю и контекст искусственного интеллекта через призму философии и научной фантастики.
  • Изучите различные типы алгоритмов поиска, такие как поиск A*, поиск в глубину, поиск в ширину и другие.

Навыки, которые вы приобретете

  • Искусственный интеллект
  • Python (язык программирования)
  • Алгоритмы поиска

Статистика для основ науки о данных

Курс 2
19 часов

чему ты научишься

  • Тщательно изучите вероятность и поймите ее роль как центрального элемента в науке о данных.
  • Используйте теорию центральных пределов, доверительные интервалы и метод максимального правдоподобия для решения задач в области науки о данных.

Навыки, которые вы приобретете

  • Вероятность и статистика
  • математика
  • Доверительные интервалы
  • Простая случайная выборка
  • Выборочная оценка

Основы машинного обучения

Курс 3
17 часов

чему ты научишься

  • Изучите основы теории вероятности и поймите основные теоретические основы анализа проблем машинного обучения.
  • Используйте линейную регрессию и программирование на Python для решения задач машинного обучения.

Навыки, которые вы приобретете

  • Логистическая регрессия
  • Линейная регрессия
  • Методы машинного обучения

Основы глубокого обучения

Курс 4
15 часов

чему ты научишься

  • Поймите историю и контекст области глубокого обучения и узнайте, что такое «интеллект» на самом деле.
  • Изучите модели глубокого обучения, такие как персептрон, нейронные сети и обратный поиск, и изучите методы их обработки.
  • Напишите проект с использованием Python, в котором вы будете обрабатывать данные и использовать их для обучения машины опорных векторов (SVM).

Навыки, которые вы приобретете

  • возвращение
  • Персептрон
  • Python (язык программирования)
  • глубокое обучение