Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум
  1. Урок 1. 00:04:05
    Введение
  2. Урок 2. 00:09:00
    История развития Искусственного интеллекта
  3. Урок 3. 00:12:23
    Различие между ИИ, Машинным обучением и Глубоким Обучением
  4. Урок 4. 00:06:33
    Примеры использования ИИ, МО и ГО в различных областях
  5. Урок 5. 00:07:56
    Обучение с учителем и Обучение без учителя (Supervised vs Unsupervised learning)
  6. Урок 6. 00:04:30
    Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel.
  7. Урок 7. 00:03:44
    Классификация.
  8. Урок 8. 00:10:34
    Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации.
  9. Урок 9. 00:03:44
    Кластеризация.
  10. Урок 10. 00:03:19
    Ансамбли.
  11. Урок 11. 00:01:51
    Комитет большинства.
  12. Урок 12. 00:01:54
    Бэггинг.
  13. Урок 13. 00:02:04
    Случайный лес
  14. Урок 14. 00:06:20
    Будущее Искусственного интеллекта
  15. Урок 15. 00:03:44
    Установка Python. Дистрибутив Anaconda.
  16. Урок 16. 00:06:17
    Базовые команды в Python
  17. Урок 17. 00:05:51
    Оператор If - Else
  18. Урок 18. 00:06:54
    Оператор While. Функция Input
  19. Урок 19. 00:03:54
    Строки
  20. Урок 20. 00:04:43
    Списки и операции с ними
  21. Урок 21. 00:06:37
    Словари и операции с ними
  22. Урок 22. 00:13:51
    Предсказание цен на квартиры с помощью метода линейной регрессии
  23. Урок 23. 00:05:20
    Предсказание ВВП от цен на нефть с помощью Линейной Регрессии
  24. Урок 24. 00:11:07
    Выжившие на Титанике. Модель классификации с помощью Метода Опорных Векторов
  25. Урок 25. 00:14:36
    Выжившие на Титанике. Модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга
  26. Урок 26. 00:19:57
    Нейронные сети. Предсказание изображений одежды.
  27. Урок 27. 00:03:41
    Нейросети для Анализа Текстов
  28. Урок 28. 00:09:44
    Нейросети для Анализа Тональности Отзывов