-
Введение в искусственный интеллект 4
Цель курса – дать слушателям широкий обзор задач и методов искусственного интеллекта.
-
Лекция1.1
-
Лекция1.2
-
Лекция1.3
-
Лекция1.4
-
-
Программирование на языке Python 8
Целью изучения дисциплины является освоение средств и методов разработки программного обеспечения с использованием языка Python и его библиотек.
-
Лекция2.1
-
Лекция2.2
-
Лекция2.3
-
Лекция2.4
-
Лекция2.5
-
Лекция2.6
-
Лекция2.7
-
Лекция2.8
-
-
Дискретная математика 11
Материал курса делится на пять разделов: Математический инструментарий; Последовательности; Графы; Булевы функции; Теория кодирования.
-
Лекция3.1
-
Лекция3.2
-
Лекция3.3
-
Лекция3.4
-
Лекция3.5
-
Лекция3.6
-
Лекция3.7
-
Лекция3.8
-
Лекция3.9
-
Лекция3.10
-
Лекция3.11
-
-
Теория вероятностей и математическая статистика 5
-
Лекция4.1
-
Лекция4.2
-
Лекция4.3
-
Лекция4.4
-
Лекция4.5
-
-
Методы машинного обучения 17
В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Теоремы в основном приводятся без доказательств.
-
Лекция6.1
-
Лекция6.2
-
Лекция6.3
-
Лекция6.4
-
Лекция6.5
-
Лекция6.6
-
Лекция6.7
-
Лекция6.8
-
Лекция6.9
-
Лекция6.10
-
Лекция6.11
-
Лекция6.12
-
Лекция6.13
-
Лекция6.14
-
Лекция6.15
-
Лекция6.16
-
Лекция6.17
-