онлайн-курса

Программа

Блок 1. Машинное обучение и искусственный интеллект

Блок 2. Нейронные сети

Простейшая нейронная сеть прямого распространения (feedforward neural network) для распознавания рукописных цифр: Входы, нейроны, нейронные связи, веса нейронных связей, сумматор, функция активации, выход. Обучение нейронной сети Подготовка данных для обучения нейронной сети: разметка данных, training set, test set.

Блок 3. Логическое программирование

Простой категорический силлоги́зм, алгоритм логического вывода. Норма права. История возникновения логического программирования. Язык Prolog. IBM Watson. Semantic Web. Предпосылки к использованию логического программирования при реализации в юридических проектах.

Понятие машинного обучения и искусственного интеллекта.
Сильный и слабый искусственный интеллект, тесты на искусственный интеллект.

онлайн-курса

Программа

Блок 4. Обработка естественного языка

Блок 5. Деревья решений

Деревья решений как интерпретируемый метод машинного обучения. Построение деревьев решений, подготовка данных для обучения деревьев решений, выбор факторов с использованием различных критериев. Переобучение и обрезка деревьев (pruning). Ансамблевые методы – бэггинг, случайные леса.

Блок 6. Логическое программирование

Методы машинного обучения – методы обучения с учителем и без учителя, поиск ассоциативных правил. Отдельные методы

Основные подходы к обработке естественного языка. Концепция bag-of-word – ее применение для поиска документов, реализации простейшей ответной системы.

Эксперты курса