Читать 30-дневный курс по обучению ИИ - Зарина Шаухалова

© Зарина Шаухалова, 2025

ISBN 978-5-0067-1720-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Добро пожаловать на «30-дневный курс по обучению ИИ»! Этот курс разработан специально для тех, кто стремится быстро освоить ключевые аспекты искусственного интеллекта и начать применять их на практике. В течение следующих 30 дней мы вместе пройдем увлекательный путь от основ машинного обучения до создания собственных проектов с использованием современных технологий ИИ.

Готовы погрузиться в мир алгоритмов и нейронных сетей?

План обучения:

**Неделя 1: Основы машинного обучения**

– День 1: Введение в искусственный интеллект и машинное обучение.

– День 2: Линейная регрессия.

– День 3: Логистическая регрессия.

– День 4: Классификационные модели: K-ближайших соседей, метод опорных векторов (SVM).

– День 5: Деревья решений и случайные леса.

– День 6: Оценка моделей: перекрестная проверка, метрики качества.

– День 7: Практические задания и разбор ошибок.

**Неделя 2: Нейронные сети**

– День 8: Введение в нейронные сети.

– День 9: Персептроны и многослойные перцептроны.

– День 10: Обучение нейронных сетей: градиентный спуск, обратное распространение ошибки.

– День 11: Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

– День 12: Регуляризация и борьба с переобучением.

– День 13: Практика: создание простой нейронной сети для классификации изображений.

– День 14: Разбор практических заданий и обсуждение результатов.

**Неделя 3: Работа с данными и предобработка**

– День 15: Сбор и подготовка данных.

– День 16: Методы нормализации и стандартизации данных.

– День 17: Выбор признаков и уменьшение размерности.

– День 18: Работа с пропущенными значениями и выбросами.

– День 19: Визуализация данных и анализ корреляций.

– День 20: Практикум: предобработка набора данных для задачи классификации.

– День 21: Проверка результатов и обсуждение методов улучшения качества данных.

**Неделя 4: Применение ИИ в реальных задачах**

– День 22: Примеры применения ИИ в бизнесе и науке.

– День 23: Создание чат-бота на основе RNN.

– День 24: Распознавание лиц и объектов на изображениях с использованием CNN.

– День 25: Анализ текстов и классификация отзывов с помощью NLP.

– День 26: Прогнозирование временных рядов и использование LSTM.

– День 27: Практическое задание: разработка проекта по выбранной теме.