5:43 Начало. План курса 10:04 Содержание лекции 10:45 Определение ИИ, Достижения ИИ 23:38 Области (направления) ИИ 24:50 Машинное обучение 38:21 Как соотносится ИИ, МО, НС и Глубокое обучение 39:24 Основные виды МО 43:03 Классическое обучение 46:20 Классификация 49:53 Деревья решений 51:20 Метод опорных векторов 53:00 Регрессия 54:10 Обучение без учителя 56:20 Обучение с подкреплением 1:00:00 Ансамбли 1:00:48 Стекинг 1:02:06 Беггинг 1:03:56 Бустинг 1:04:57 Нейронные Сети и Глубокое обучение 1:15:48 Полезная литература
5:43 Начало. План курса
10:04 Содержание лекции
10:45 Определение ИИ, Достижения ИИ
23:38 Области (направления) ИИ
24:50 Машинное обучение
38:21 Как соотносится ИИ, МО, НС и Глубокое обучение
39:24 Основные виды МО
43:03 Классическое обучение
46:20 Классификация
49:53 Деревья решений
51:20 Метод опорных векторов
53:00 Регрессия
54:10 Обучение без учителя
56:20 Обучение с подкреплением
1:00:00 Ансамбли
1:00:48 Стекинг
1:02:06 Беггинг
1:03:56 Бустинг
1:04:57 Нейронные Сети и Глубокое обучение
1:15:48 Полезная литература
Здравствуйте! Нужна помощь в написании дипломной работы, можно ли с вами как то связаться?
Добрый день, Виталий. Извините, что долго не отвечал. Сейчас в командировке. напишите на почту bmstu.konovalov2011@gmail.com
Постараюсь подсказать))