Пропустить категории курсов
Категории курсов
Пропустить доступные курсы
Доступные курсы
Этот курс познакомит вас с основами алгоритмов и структур данных, необходимыми для эффективной обработки и хранения информации. Вы изучите списки, стеки, очереди, деревья, графы, а также ключевые алгоритмы сортировки, поиска и оптимизации. Курс поможет развить алгоритмическое мышление и подготовит к решению сложных задач в программировании.
Курс нацелен на обучение программированию с использованием одного из самых популярных и универсальных языков — Python. Участники изучат синтаксис языка, научатся решать практические задачи и использовать мощные инструменты для анализа данных, разработки веб-приложений и автоматизации.
Курс "Искусственный интеллект в медицине" посвящен применению современных технологий машинного обучения и анализа данных для решения актуальных задач в области здравоохранения. Участники изучат теоретические основы искусственного интеллекта (ИИ), а также освоят практические навыки работы с медицинскими данными и моделями прогнозирования.
Цель курса:
Дать студентам теоретические основы и практические навыки проектирования, анализа и управления базами данных, которые являются основой для хранения и обработки информации в современных информационных системах.
Курс направлен на изучение теоретических и практических основ работы с базами данных, включая проектирование, управление и оптимизацию. Участники узнают, как использовать базы данных для хранения, обработки и анализа данных, а также освоят различные системы управления базами данных (СУБД).
Курс направлен на формирование у студентов целостного понимания терминологического аппарата, лежащего в основе профессиональной деятельности в области искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных систем. Особое внимание уделяется систематизации и осмыслению ключевых понятий, понятийных рамок и классификаций, применяемых в научной литературе, прикладных системах и международных стандартах
Курс представляет собой введение в фундаментальные концепции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Студенты познакомятся с ключевыми методами обработки данных, основами обучения с учителем и без учителя, принципами работы алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации. Особое внимание уделяется практическим аспектам — разработке и анализу моделей на языке Python с использованием современных библиотек (Scikit-learn, Pandas, NumPy и др.).