– День 28: Презентация проектов и обсуждение результатов.
**Неделя 5: Заключительная неделя**
– День 29: Подготовка к экзамену: повторение основных тем.
– День 30: Экзамен: теоретический тест и практическое задание.
– День 31: Итоговое обсуждение курса, обратная связь от студентов.
**День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение**
**Что такое искусственный интеллект?**
Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это включает распознавание образов, понимание языка, принятие решений и многое другое.
**Что такое машинное обучение?**
Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования. Машинное обучение позволяет компьютерам находить закономерности и делать прогнозы на основе этих данных.
**Основные типы задач машинного обучения:**
1. **Классификационные задачи:** Определение категории объекта на основе его характеристик. Например, определение спама в электронных письмах.
2. **Регрессионные задачи:** Предсказание числового значения на основе входных данных. Например, прогнозирование цен на акции.
3. **Задачи кластеризации:** Группировка схожих объектов вместе без предварительного определения категорий. Например, сегментация клиентов на группы.
**Примеры использования машинного обучения:**
– Рекомендательные системы (например, Netflix, Spotify)
– Автоматизированные переводчики (Google Translate)
– Системы распознавания лиц
**Этапы процесса машинного обучения:**
1. **Сбор данных:** Получение данных из различных источников.
2. **Предобработка данных:** Очистка, нормализация и преобразование данных.
3. **Выбор модели:** Определение подходящего алгоритма для решения задачи.
4. **Обучение модели:** Тренировка модели на подготовленных данных.
5. **Оценка модели:** Проверка точности модели на тестовых данных.
6. **Применение модели:** Использование обученной модели для предсказаний на новых данных.
**День 2: Линейная регрессия**
**Что такое линейная регрессия?**
Линейная регрессия – это статистический метод, который используется для моделирования взаимосвязей между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Основная цель линейной регрессии – найти линию наилучшего соответствия данным, которая может использоваться для предсказания значений зависимой переменной.