Реализация машинного обучения и конструирование ИИ

С 2012 года нейросетевой анализ изображений вышел на первое место среди всех других методов обработки изображений в задачах анализа, классификации и генерации новых изображений. Данный курс создавался с целью познакомить Вас с нейросетями и нейросетевыми методами анализа и классификации изображений.

Курс состоит из пяти модулей и содержит необходимую теорию и практику по изучению основных моделей машинного обучения и нейросетевых вычислений, реализации нейросетей и анализа данных. Рассматриваются различные аспекты эффективного решения задачи классификации изображений, факторного нейросетевого анализа. Подробно рассматриваются архитектуры сверточных сетей и особенности их обучения и применения. Вся теория и практика построена вокруг системы кейсов – практико-ориентированных заданий: распознавание попыток подбора паролей аккаунтов в системе онлайн-платежей, изображений рукописного текста, анализа результатов обучения на онлайн-курсах. В курсе используется Python, специализированные библиотеки numpy, pandas, scipy, sklearn, tensorflow, только свободно распространяемое ПО.

Курс будет полезен студентам всех направлений, ориентирующимся на применение современных технологий компьютерной обработки данных.

Данный курс состоит из трех модулей и содержит необходимую теорию и практику по изучению основ программирования на Python, реализации методов вычислений и визуализации результатов вычислений. Рассматриваются важные вопросы оценки погрешности вычислений, решения нелинейных уравнений и систем, аппроксимации функций. Вся теория и практика построена вокруг системы кейсов – практико-ориентированных заданий: моделирование работы круиз-контроля, траектории движения мобильного робота, интерполяции сложных поверхностей, построение регрессионных зависимостей, в том числе прогноз итоговой суммы баллов на онлайн-курсе по известным результатам обучения на 1-й половине курса. Используется только свободно распространяемое ПО

Курс предназначен для изучения магистрами ИВТ и рассчитан на 10 недель обучения, в которую входит выполнение тестов, лабораторного практикума и проектной работы

Cовременный мир – это потоки данных. Поэтому неудивительно, что все большее внимание ученых, практиков приковано к методам обработки данных и использованию полученной информации для принятия решений и для построения адаптивных систем управления. Ощущается острая нехватка программистов, умеющих обрабатывать большие массивы данных, извлекать из них информацию, строить "умные" системы, "понимающие" текст, видео, аудио, умеющие их генерировать в ответ. Необходимо учиться представлять данные в виде, который можно использовать для обучения нейронных и других классификаторов, для анализа данных, необходимо уметь выбирать наиболее подходящие методы и инструменты, коих великое множество, необходимо уметь их настраивать и использовать для обучения и построения моделей. И, наконец, необходимо научиться использовать модели для построения "умных" систем.

Компания MONETA.RU имеет дело с огромными потоками информации и решает многочисленные задачи машинного обучения, в том числе совместно с лабораторией искусственного интеллекта в обучении (ЛИИвО) Волгатеха. Предлагаемые на хакатоне кейсы являются реальными задачами, которые приходится решать ЛИИвО или в MONETA.RU. Попробуйте свои силы в решении этих задач и сравните свой результат с результатом, полученными специалистами. Вы получите доступ к данным кейсов и к базовым решениям, которые вам необходимо будет улучшить.

В данном курсе рассматриваются основные концепты и методы линейной алгебры и геометрии как инструменты решения реальных кейсов в области компьютерной обработки данных и машинного обучения. Курс содержит лекционный материал, тестовый материал для проверки знаний и практикум для раздела Матричная Алгебра. Примеры реализации и демонстрации алгоритмов выполнены на Python-3 и в MathCad.

При массовой компьютеризации и информатизации, интеллектуальные агенты (ИА), решающие задачи, нужны всем. Это прежде всего, агенты, выбирающие оптимальные маршруты поездки, передачи информации по сетям, агенты, используемые в различных компьютерных играх и виртуальных пространствах.

Чтобы создать такого помощника надо научиться формализовать задачу и сконструировать ИА, который  сможет её решить: описать знания, которые нужны для решения этой задачи, определить стратегии и алгоритмы ее решения. При этом можно научить его решать сначала более простые задачи, а затем учить решать и более сложные. Данный курс предлагает строить поисковых ИА, осуществляющих поиск решения в пространстве состояний с использованием функции цели или функции полезности (в условиях неопределенности).

Курс рассчитан на 5 недель работы обучающихся и сдачу зачета в виде теста (в общей сложности 36 часов учебного времени).

Ключ для ЗАПИСИ: (---)

В данном курсе рассматриваются основные концепты и методы линейной алгебры и геометрии как инструменты решения реальных кейсов в области компьютерной обработки данных и машинного обучения. Курс содержит лекционный материал, тестовый материал для проверки знаний и практикум. Примеры реализации и демонстрации алгоритмов выполнены на Python-3 и в MathCad.

Сегодня применение машинного обучения и искусственного интеллекта может существенно повысить эффективность процессов принятия решения. Для этого надо знать модели принятия решения, основанные на данных. 

Данный курс состоит из трех модулей и содержит необходимую теорию и практику по изучению основных моделей машинного обучения и нейросетевых вычислений, реализации нейросетей и анализа данных. Рассматриваются различные аспекты эффективного решения задачи классификации изображений, факторного нейросетевого анализа. Подробно рассматриваются архитектуры сверточных сетей и особенности их обучения и применения. Вся теория и практика построена вокруг системы кейсов – практико-ориентированных заданий: распознавание попыток подбора паролей аккаунтов в системе онлайн-платежей, изображений рукописного текста, анализа результатов обучения на онлайн-курсах. В курсе используется только свободно распространяемое ПО.

Авторы курса более 5 лет используют данный курс в Волгатехе для чтения студентам 2-го курса магистратуры направлений «информационно-вычислительные системы» и «программная инженерия». Курс будет полезен студентам всех направлений, ориентирующимся на применение современных технологий компьютерной обработки данных.