[ программа курса ]

Модуль 1

Практическое использование
искусственного интеллекта

Обзор ИИ, машинного обучения и нейронных сетей: ключевые термины, типы и области применения.

Применение нейронных сетей в бизнесе: маркетинг, логистика, управление рисками и другие направления.

Инструменты и платформы нейронных сетей: платные и бесплатные решения для различных задач.

Этика и безопасность использования нейронных сетей: правила работы, требования информационной безопасности.

Риски и ограничения применения искусственного интеллекта и нейросетевых решений.

Модуль 2

Практическое использование
искусственного интеллекта

Обзор ИИ, машинного обучения и нейронных сетей: ключевые термины, типы и области применения.

Применение нейронных сетей в бизнесе: маркетинг, логистика, управление рисками и другие направления.

Инструменты и платформы нейронных сетей: платные и бесплатные решения для различных задач.

Риски и ограничения применения искусственного интеллекта и нейросетевых решений.

[ программа курса ]

Модуль 1

Знакомство с языком Python: обзор, примеры, области применения

• Краткий обзор популярных пакетов/модулей Python: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas

• Сборка Anaconda: установка, возможности

• Синтаксис Python, типы данных

• Условные операторы, циклы, range, enumerate

• Изменяемые типы: списки, словари

Модуль 2

Модуль NumPy: многомерные массивы / загрузка массивов

• Принципы работы с массивами: elementwise ops, broadcasting, slicing, indexing, ufuncs

• Важные функции для работы с массивами

• Модуль Matplotlib. Принцип работы: figure, axis

• Виды графиков: plot, scatter, bar, hist, contour, и др

• Цветовые карты, работа с изображениями как с массивами данных

Модуль 3

Модуль Pandas. Основные типы данных: Series, DataFrame

• Доступ к данным. Статистические методы

• Загрузка данных из CSV, XLS, HDF5

• Пример анализа датасета: поток велосипедистов через мост Fremont Bridge

• Пример анализа датасета: «Open policing project» Стэнфордского университета

• Лекция «Примеры анализа данных на примере двух датасетов»

Модуль 4

Простая обработка текста без регулярных выражений

• Регулярные выражения и их применение

• Извлечение данных из вебстраниц

• Работа с JSON, HTML, XML

• Лекция «Регулярные выражения и их применение»

• Практическая работа «Получение описательных статистик для текста»

Анализ данных с использованием Python

Длительность

Формат