Практические занятия по искусственному интеллекту и машинному обучению с использованием проектов на Python

Готовы выйти за рамки теории искусственного интеллекта и начать создавать реальные приложения? Этот курс предназначен для того, чтобы дать вам практический опыт, проводя вас через серию увлекательных и поучительных проектов машинного обучения с использованием Python. К концу курса вы создадите портфолио проектов ИИ и наберётесь уверенности в реализации собственных идей. Вы узнаете, как проходит весь процесс создания проекта машинного обучения: от сбора и очистки данных до обучения модели и оценки ее производительности. Что вы узнаете: - Понять основные принципы машинного обучения, включая методы обучения с наблюдением и без наблюдения. - Создать инструмент анализа настроений для классификации текстовых данных с использованием обработки естественного языка. - Создание движка рекомендаций, который предлагает элементы на основе поведения пользователя. - Разработка классификатора изображений для таких задач, как распознавание объектов или образов. - Практикуем очистку и подготовку наборов данных для обеспечения эффективной тренировки моделей. - Узнайте, как оценивать свои модели с помощью ключевых показателей производительности, чтобы понять их сильные и слабые стороны. - Применяйте популярные предварительно обученные модели для решения сложных проблем, не создавая все с нуля. Программа начинается с основных терминов и понятий ИИ и ML, чтобы вы имели прочную основу перед погружением в практические, основанные на проектах модули. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих. Не требуется предыдущий опыт в искусственном интеллекте или машинном обучении, хотя базовое знание программирования Python будет полезным. Начните создавать свой портфель проектов ИИ сегодня.