Курсы искусственного интеллекта

Автор курса — Роман Душкин, директор по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта,... Курс «Функциональное программирование на языке Haskell» направлений на формирование у розробника програмного забезпечення функціонального підходу до розробки програм. Він буде корисний для розширення кругозору програміста, для зламу парадигми та підвищення загальної кваліфікації розробника. Після проходження курсу програміст зможе використовувати нові ідіоми програмування, будувати більш якісні програмні конструкції та реалізовувати більш ефективний програмний код. Курс складається з 20 лекцій та додаткових матеріалів до них презентацій та короткого опису теорії та методу рішення поставленої задачі на мові Haskell. Перші кілька занять присвячені тому, як розгорнути необхідний інструментарій та як вирішувати базові задачі програмування на мові Haskell. Решта лекцій присвячені рішенню окремих прикладних задач. Крізь таке рішення даються різні ідіоми мови.

Системы, основанные на знаниях Узнайте одну из главных технологий искусственного интеллекта Рейтинг:... Курс присвячений вивченню теоретичних основ штучного інтелекту та проектуванню систем, основаних на знаннях. На курсі розглядаються основні підходи до формалізації та представлення знань, їх використання в моделях виводу для створення прикладних інтелектуальних систем. Курс розрахований на студентів технічних вузів.

многих видах логики , а также сопутствующую информацию, необходимую для погружения в мир технологий искусственного... Курс "Введення в комп'ютерну логіку" допоможе студентам технічних вузів зануритися в світ формальної логіки в різних її аспектах, включаючи ісчислення предикатів першого порядку та його програмну реалізацію мову програмування Пролог. Основні теми курсу: основи логічного підходу до ШІ, види логік, логічні операції та їх таблиці істинності, наївна теорія множин, діаграми Венна, двійкова система числення, важливі логічні операції, діаграми логічних виразів, пропозиційні вирази, функціональний базис, кон'юнктивна та диз'юнктивна нормальні форми, тавтологія, логічний вивід, продукція, троїчна логіка, імплікація в троїчній логіці, многозначні логіки Лукасевича, правило резолюцій, автоматичне доведення теорем, формальні системи, теореми Геделя про неповноту, діагоналізація Кантора, ісчислення предикатів першого порядку, квантори всезагальності та існування, закони заперечення кванторів, зв'язані та вільні змінні, мова програмування ПРОЛОГ, логічні вентилі з людей, многозначна логіка Поста. Курс не вимагає навичок програмування, але бажано мати розуміння основ лінійної алгебри та основ двійкової логіки.

Курс "Основы математической лингвистики" предназначен для программистов, которые хотят изучить математическую дисциплину, предметом которой является разработка формального аппарата для описания строения естественных и некоторых искусственных языков. Курс включает в себя вводную часть, которая познакомит с основными понятиями математической лингвистики, такими как: что такое теория автоматов, математическая лингвистика, язык и грамматика. Основная часть курса познакомит с классификациями языков и их примерами. После прохождения курса студенты будут знать основные термины, которые могут встретиться в работе с автоматами, а также смогут разбираться в языках естественных и искусственных. Курс не только теоретический, но и практический: лекции сопровождаются большим количеством наглядных примеров, упрощающих восприятие материала.

В настоящее время теория автоматов и формальных языков применяется в сфере искусственного интеллекта... Курс "Введення в теорію формальних автоматів" допоможе вам ознайомитися з основними поняттями формальних автоматів та їх використанням в індустрії штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про класифікацію автоматів за класом формальних мов, які вони можуть розпізнавати, та про їх використання для створення чат-ботів. Курс містить вводну частину, основну частину з практичними прикладами та теми, такі як математичне визначення конечного автомата, таблиця переходів автомата, граф переходів автомата, детермінований та недетермінований автомати, мінімізація та детермінізація конечних автоматів тощо. Курс підходить для розробників програмного забезпечення, програмістів та архітекторів.

работающий в широком спектре областей от биохимии и генетики до квантовых вычислений, кибернетики и искусственного... Квантовые сенсоры — это одно из самых перспективных направлений рынка квантовых технологий. Квантовые датчики позволят сверхточно и с высокой частотой измерять различные физические величины — время, расстояние, скорость, температуру, показатели магнитного поля и т. д. Такие сенсоры можно будет использовать в системах спутниковой и наземной связи, а также в сотовых сетях связи, в беспилотных транспортных системах различной модальности. Сегодня квантовая сенсорика является одной из тех технологий, на которые сделан упор в развитии современного цифрового общества, о чём свидетельствует федеральный проект «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».Обычные сенсоры окружают нас повсюду — они есть в бытовой технике, медицинских приборах, лабораторных устройствах и даже в космических аппаратах. Но как использование квантовых эффектов позволяет создавать всё более точные и миниатюрные датчики и где находит применение технология квантовая сенсорика? Как повысить пространственную и временную чувствительность датчиков?Ответы на эти вопросы вы сможете получить на курсе «Квантовая сенсорика». Помимо этого, вы узнаете о многих квантовых сенсорах и принципах их работы, а также сопутствующую информацию, необходимую для погружения в мир квантовых технологий. Основными рассматриваемыми сенсорами курса являются:Квантовые часыКвантовые часы на квантовой логикеИнтерферометр Маха — ЦендераКонденсат Бозе — ЭйнштейнаКвантовый магнитометрКвантовый термометрОптический резонаторРезонатор Фабри — ПероИнтерферометр МайкельсонаКвантовый гравиметрДругие квантовые сенсорыДля прохождения курса не требуются какие-либо навыки программирования. Желательно, но необязательно понимание основ линейной алгебры.

работающий в широком спектре областей от биохимии и генетики до квантовых вычислений, кибернетики и искусственного... Курс "Методы инвестирования в криптоэкономику" нацелен на желающих научиться инвестировать в криптовалюту. Вы узнаете, как покупать, продавать и хранить криптовалюту, какие существуют биржи, криптокошельки и прочие криптосервисы. Курс включает в себя теоретические и практические занятия, в которых вы узнаете о блокчейне, майнинге, биржах и трейдинге криптовалютой, ICO, DeFi и многом другом. Для успешного прохождения курса желательно иметь хотя бы минимальные знания по криптовалюте и доступ в интернет.

работающий в широком спектре областей от биохимии и генетики до квантовых вычислений, кибернетики и искусственного... Курс "Машини Тьюрінга" включає в себе вводну частину, яка ознайомить вас з основними різновидами Машин Тьюрінга, їх практичним застосуванням та їх особливостями. Основна частина курсу містить в собі більше практичної роботи, пов'язаної з програмуванням машин Тьюрінга різними способами, а також з роботою на симуляторах машин Тьюрінга. Після проходження курсу ви будете знати основні терміни та поняття, які можуть зустрітися в роботі з машинами Тьюрінга, а також отримаєте навички програмування таких машин.

работающий в широком спектре областей от биохимии и генетики до квантовых вычислений, кибернетики и искусственного... Курс "Основы NFT: Создание и продажа" предназначений для тех, кто хочет узнать о невзаимозаменяемых токенах (NFT) и их использовании в криптоэкономике. Вы узнаете, как создавать, покупать и продавать NFT, как оценивать проекты и многое другое. Курс состоит из теоретических материалов и практических занятий, включая работу с токенами MATIC и WETH, маркетплейсом Rarible, виртуальными галереями, способами раскрутки NFT-проекта и многим другим. Для прохождения курса не требуются навыки программирования, но желательно иметь понимание о блокчейне и криптовалюте.

работающий в широком спектре областей от биохимии и генетики до квантовых вычислений, кибернетики и искусственного... Курс «Основы криптографии и подстановочные шифры» розкриває основні підходи, методи та алгоритми сучасної криптографії, деякі криптографічні шифрувальні системи, що базуються на підстановці символів відкритого алфавіту для отримання шифроалфавіту. Крім того, на курсі ви дізнаєтеся про найперші шифри, які з'являються на протязі всієї історії людства. Після проходження курсу ви будете знати основні криптографічні шифри підстановки та принципи їх побудови та зможете застосовувати поширені криптографічні шифри на практиці.

Занимается организацией, управлением и частичным внедрением рекламной стратегии УЦ Интеллект.... Как создавать эффективные тексты, увеличивающие лояльность и вовлеченность читателей. Практический курс от мастеров создания продающих текстов.

Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

Приветствую в своем первом курсе!Я — художник-дизайнер компьютерной графики или проще говоря CG-Artist. За 15 летний опыт работы художником в игровой индустрии я перебрал огромное количество программ для ускорения и оптимизации своего рабочего процесса. Одна из них — Autodesk Fusion360, о которой я расскажу в этом курсе.Здесь вы научитесь создавать различный дизайн объектов в стиле SCI-FI.Мы начнем с базовых основ: установки программы и изучения интерфейса Fusion360, также подробно разберем рабочий процесс моделирования объектов.Основной проект курса — шприц-инжектор в футуристическом стиле.Под каждым основным блоком курса будут практические задания для закрепления пройденного материала.Кроме основной темы изучения Fusion360 я поделюсь своим опытом и знаниями в области поиска идеи, основных принципов дизайна, а так же вы научитесь рендерить ваши дизайны встроенным рендером Fusion360 и Keyshot.К концу курса вы будете уметь самостоятельно моделировать объекты при помощи Fusion360 и экспортировать их для рендера в сторонних программах.В этом курсе вы познакомитесь:с интерфейсом программы и необходимым инструментарием создания (Create Solid), модификаторами твёрдых тел (Solid Modify), «Мягкие тела» (Create Form), инструменты Create Sketch;научитесь рендерить средствами Fusion360 и KeyShot;так же я расскажу об основных принципах дизайна, которых я стараюсь придерживаться;затрону темы поиска идей и искусственного интеллекта как инструмента для поиска этих идей.Надеюсь вам понравится.

работы в области нейрофизиологии, систем с биологической обратной связью, спортивной физиологии, систем искусственного... Сейчас все находятся в постоянном напряжении, не могут думать ни о чем другом, кроме эпидемии и ее последствий. Страх за свою жизнь, за детей и близких сменяется ожиданием экономической катастрофы. Число тех, кого вирус реально коснулся, измеряется долями процента. При этом почти каждый впустил в себя панику и психическое напряжение по этому поводу. Правда в том, что сейчас бОльшую опасность для вас представляет не эпидемия, а реакция на нее. Сможете ли вы адаптироваться в новой среде, зависит, прежде всего, от одной базовой вещи — устойчивости вашей психики. Без нее никакие знания и навыки, никакие возможности и благоприятные условия не помогут.За много лет мною был наработан огромный практический опыт, проанализировано невероятное количество информации о механизмах, лежащих в основе функционирования человеческой психики. Результатом стала система выработки психической стабильности. В эти сложные времена она особенно важна и актуальна. Если раньше о такой психике заботились военные и спортсмены, то теперь она нужна каждому. Система основана исключительно на научной базе, на понимании механизмов рассматриваемых психических явлений. Я выделил базовые компоненты, нарушающие психическую стабильность. У всех. Не надо искать чего-то особенного. Проработаете их и большинство проблем гарантировано исчезнет.Психическая стабильность означает сохранение наиболее оптимального режима работы психики человека в условиях постоянно изменяющихся обстоятельств и стрессового воздействия. Преимущество обладания психической стабильностью очевидно. Более того, очевидно, что только в этом случае человек может рассчитывать на хорошее физическое здоровье, продуктивную работу и счастливые отношения. Психическая стабильность не является результатом выигрыша в генетическую лотерею или каких-то особых благоприятных жизненных обстоятельств. Она есть следствие правильной настройки мозга. Мы можем научиться использовать нейрофизиологические механизмы оптимальным способом и я расскажу как именно это сделать. Как и физическое тело, ваша нервная система исходно здорова и совершенна.

Моделирование сложных элементов + моушн, для тех кто уже глубоко в теме и хочет стать настоящим профи. Секреты создания фотореалистичных визуализаций от экспертов рынка.