На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

GeekBrains

4 подписчика

Как найти себя в сфере машинного обучения

Курс будет полезен всем, кто хочет развиваться в сфере машинного обучения и разбираться в вопросах искусственного интеллекта (ИИ). ИИ многообразен, и здесь каждый найдёт для себя интересные задачи.
Во время обучения вы узнаете, как начать работать в ИИ, как устроены проекты в этой сфере и какие задачи решают различные направления машинного обучения.

Вы также разберёте практические кейсы вместе с экспертом.

Спикер: Юлия Пономарёва, Machine Learning Engineer в компании Napoleon IT. Работает в отделе компьютерного зрения, её последний проект — разработка системы распознавания текста прайс-листов. Выпускница Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ.

Какие темы вы рассмотрите:
- Профессии в машинном обучении.
- Области искусственного интеллекта и их различия.
- Классический Machine Learning: классификация, регрессия, рекомендательные системы.
- Обработка естественного языка (NLP): классификация, генерация, вопросно-ответные системы, суммаризация, машинный перевод.
- Компьютерное зрение (CV): классификация, детекция, сегментация, OCR, трекинг, генерация.

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх