Введение в искусственный интеллект

все курсы

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

3.5

12 недель, от 3 до 4 часов в неделю,

начало 23 апреля

Тип обучения

Курс

Зач. единицы

Сертификат

1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно

нет рассрочки

Курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. Курс будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области. За последние десятилетия во многих областях науки и индустрии стали накапливаться большие объемы данных, а также стали развиваться методы машинного обучения, позволяющие извлекать из этих данных знания и экономическую пользу. Сегодня методы анализа данных позволяют решать настолько сложные задачи, что в применении к ним всё чаще используют термин “искусственный интеллект”. Задача онлайн курса от НИУ ВШЭ — дать слушателям базовое представление о методах искусственного интеллекта, познакомить с терминологией и научить применять некоторые из методов для решения несложных задач. В процессе обучения вы дистанционно узнаете больше о мире искусственного интеллекта, его методах и даже самостоятельно попробуете обучать несложные модели на готовых данных.

Вас будут обучать

Мягких Павел Игоревич

курсов

Должность: приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска/Факультет компьютерных наук

Директор по аналитике и исследованиям (Chief Data Scientist) в Kreate и F&A. Основная область работы - применение методов анализа данных в оффлайн и онлайн рознице.

Трусов Иван Алексеевич

курсов

Должность: Приглашенный преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска, Факультет компьютерных наук

Senior Data Scientist с пятилетним стажем работы в сфере Data Science & Big Data, Руководитель направления в Центре исследования данных ПАО Сбербанк.

Бурова Маргарита Борисовна

курс

Эксперт по Data Science

Компетенции: Python, машинное обучение, cтатистика, анализ данных

Магистр

Эксперт проекта Data Culture по преподаванию компьютерных наук студентам непрофильных направлений.Выпускница и приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Работает в НИУ ВШЭ с 2012 года.

Более 5 лет преподает у школьников и студентов дисциплины математического и статистического цикла.

Профессиональные интересы:

нейронауки анализ данных в социальных науках статистический анализ данных машинное обучение высшее образование

Образование

2018 Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика» 2015 Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Психология»

Профессиональный опыт

Ассистент по курсу Математика (Факультет социальных наук; 1-й курс, 1-4 модуль), 2014-2015 учебный год Ассистент по курсу Математические методы в психологии (Факультет психологии; 1-й курс, 1-3 модуль), 2013-2014 учебный год Ассистент по курсу Математическое введение в экономику ( Факультет медиакоммуникаций; 1-й курс, 1, 2 модуль) 2012-2013 учебный год

Образовательная организация

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

0 отзывов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — исследовательский университет, осуществляющий свою миссию через научно-образовательную, проектную, экспертно-аналитическую и социокультурную деятельности на основе международных научных и организационных стандартов.

Мы осознаем себя частью мирового академического сообщества, считаем международное партнерство, вовлеченность в глобальное университетское взаимодействие ключевыми элементами нашего движения вперед. Будучи российским университетом, мы работаем на благо России и ее граждан.

Наш университет — это коллектив ученых, сотрудников, аспирантов и студентов, которых отличает внутренняя приверженность к поддержанию высоких академических стандартов своей деятельности. Мы стремимся обеспечить наиболее благоприятные условия для развития каждого члена нашего коллектива.

Наши ценности:

Стремление к истине
Сотрудничество и заинтересованность друг в друге
Честность и открытость
Академическая свобода и политический нейтралитет
Профессионализм, требовательность к себе и ответственность
Активная общественная позиция

Сегодня Высшая школа экономики — это:

4 КАМПУСА: МОСКВА, САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, НИЖНИЙ НОВГОРОД, ПЕРМЬ
~7000ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ
50 400+СТУДЕНТОВ
100 800ВЫПУСКНИКОВ

Открытое образование

3.7

31 отзыв

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Введение в искусственный интеллект.
Введение в машинное обучение.
Машинное обучение в задачах классификации.
Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных.
Введение в теорию вероятностей.
Введение в математическую статистику.
A/B тестирование.
Основы визуализации данных.
Введение в нейронные сети.
Нейронные сети в задачах распознавания изображений.
Нейронные сети в задачах стилизации изображений.
Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и ассоциативные правила.