Курсы по искусственному интеллекту университет 2035 Белгород-Днестровский

За программу вы изучите разработку консольных, а также графических программ на Python, научитесь создавать простые программы с искусственным интеллектом, изучите работу с базами данных, а также построите и выгрузите в Интернет несколько веб сайтов, написанных на Django. В результате прохождения курса студенты будут обладать навыками, необходимыми для разработки программного обеспечения с использованием Python и связанных технологий. Они смогут создавать веб-приложения, разрабатывать графические интерфейсы, работать с базами данных и создавать искусственный интеллект.

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.

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... 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 "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 «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.

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.

Курс "Адміністрування Linux. Частина 2 (LA-II)" представляет собой уникальную возможность погрузиться в мир современной аналитики данных и искусственного интеллекта. Участники изучат основы анализа данных, научатся работать с инструментами машинного обучения и глубокого обучения, а также разработают навыки построения моделей искусственного интеллекта. Курс предоставляет глубокое понимание современных тенденций в области данных и придает уверенность в применении их на практике.

Далее будут рассмотрены подходы к разработке и оптимизации игрового искусственного интеллекта.... В курсе «Решение практических задач на C++» на примере создания игры «Быки и коровы» рассматриваются основные принципы проектирования, разработки и оптимизации приложения, написанного на C++. После прохождения данного курса учащиеся получат базовые знания о полном цикле разработки приложений на С++, что будет очень полезно при работе с персональными проектами и при разработке программного обеспечения в коммерческих компаниях.

Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение – все это плотно вошло в современный мире. Представляю вам курс для начинающих по изучению Python OpenCV библиотеки с нуля. За курс мы изучим все тонкости по работе с OpenCV и дополнительно разработаем несколько крутых и полных программ с использованием ИИ.

Работать с искусственным интеллектом Искусственный интеллект в игре совсем не то же самое, что и искусственный... Блок «Game Developer. Middle Level» — это полное погружение в разработку игр , создание прототипа собственной игры, разбор в системе визуального программирования Blueprints, а также с чистым кодингом в игровом движке Unreal Engine.

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.

Компания является исследовательской, занимающейся искусственным интеллектом.... В ходе курса мы сконцентрируемся на разработке проектов и написании кода. Есть много статей и видео, где рассказывается как писать команды для чата, но в этом особой сложности нет и это не так интересно. Мы с вами разработаем несколько проектов на основе языке Python, в которые будет интегрирован ChatGPT. Все наши проекты будут понимать пользователя и выдавать ему необходимую информацию. К концу курса у вас будут знания для добавления чата в свои проекты и работе с его API.

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.

Курс GameDev Core - базовый этап программы геймдев с гарантированным трудоустройством. Программа составлена при поддержке нашего партнера - компании Somnium Game, которой нужны разработчики уже сейчас, а преподает ее CEO Вадим Онишко. Курс для тех, кто любит компьютерные игры и хочет научиться их создавать. Привлекают искусственный интеллект, графика, игровая механика? Тогда тебе точно стоит попробовать. А еще этот курс для тех, кто ищет возможность трудоустроиться в IT компанию мечты. Даже если ты до этого никогда не писал код или знаком лишь с основами программирования, GameDev Core тебе подойдет. После курса можешь приступать к реальным проектам по разработке игр на движке Unreal Engine, и продолжить обучение на более продвинутых этапах программы с гарантированным трудоустройством в компании Somnium Game.