КУРС ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ PYTHON

Курсы по искусственному интеллекту в Python активно развиваются и пользуются большим спросом в наше время. При этом многие курсы позиционируют себя как наиболее эффективные и полезные для тех, кто хочет научиться создавать и разрабатывать алгоритмы машинного обучения.

Такой курс может включать несколько разделов, такие как:

введение в машинное обучение и искусственный интеллект;
основы Python для машинного обучения;
работа с библиотеками машинного обучения в Python – TensorFlow, Pandas, Scikit-Learn и другими;
разработка алгоритмов машинного обучения – от классификации и кластеризации до нейронных сетей и глубокого обучения;
практические задания и проекты на создание алгоритмов машинного обучения с использованием библиотек и инструментов Python для машинного обучения.

Пример кода для создания нейронной сети:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Загрузка датасета
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Предобработка данных
X_train = X_train.astype(‘float32’) / 255.
X_test = X_test.astype(‘float32’) / 255.
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test)

# Определение модели
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
model.add(keras.layers.Dense(128, activation=’relu’))
model.add(keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’))

# Компиляция модели
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’categorical_crossentropy’)

# Обучение модели
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16)