Основы искусственного интеллекта

  • Курс включает архитектуру систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, адаптацию систем искусственного интеллекта, проблемы обучения и самообучения, перцептроны, методы анализа многомерных структур данных и алгоритмические модели, методы синтеза человеческой речи, современные интегрированные инструментальные среды разработки (в частности, среда разработки Anaconda 3-Jupyter Notebook), высшие и средние Python на уровне обучается программированию и использованию машинного обучения, науки о данных, глубоких нейронных сетей и искусственного интеллекта
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 3
  • Семестр 1
Top