Библиотека лекций охватывает широкий спектр тем, связанных с современными технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта. В частности, здесь представлены материалы по глубокому обучению (сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, трансформеры), методам обучения без учителя (кластеризация, понижение размерности, генеративные модели), а также алгоритмам машинного обучения для классификации, регрессии и прогнозирования. Особое внимание уделено применению этих методов в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка и анализа временных рядов.
Также включены лекции по темам, связанным с подготовкой данных (очистка, преобразование, аугментация), оценкой моделей машинного обучения (метрики, кросс-валидация) и развертыванием моделей в производственной среде. Рассмотрены вопросы оптимизации гиперпараметров и выбора подходящих алгоритмов для решения конкретных задач.
В библиотеке есть материалы, посвященные новым тенденциям в области ИИ, таким как обучение с подкреплением, генеративные состязательные сети (GAN) и объяснимый искусственный интеллект (XAI).
Библиотека лекций охватывает широкий спектр тем, связанных с современными технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта. В частности, здесь представлены материалы по глубокому обучению (сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, трансформеры), методам обучения без учителя (кластеризация, понижение размерности, генеративные модели), а также алгоритмам машинного обучения для классификации, регрессии и прогнозирования. Особое внимание уделено применению этих методов в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка и анализа временных рядов.
Также включены лекции по темам, связанным с подготовкой данных (очистка, преобразование, аугментация), оценкой моделей машинного обучения (метрики, кросс-валидация) и развертыванием моделей в производственной среде. Рассмотрены вопросы оптимизации гиперпараметров и выбора подходящих алгоритмов для решения конкретных задач.
В библиотеке есть материалы, посвященные новым тенденциям в области ИИ, таким как обучение с подкреплением, генеративные состязательные сети (GAN) и объяснимый искусственный интеллект (XAI).