
Учебник создан на основе курсов «Методы машинного обучения» и «Глубокое машинное обучение», читаемых автором в рамках академической программы по искусственному интеллекту, поддержанной фондом «Интеллект». Онлайн-формат облегчает доступ к материалам и поиск нужных понятий, а продуманная структура с гиперссылками делает навигацию максимально удобной. В каждом разделе есть проверочные вопросы и рекомендации дополнительной литературы, что позволяет глубже освоить темы.
Издание охватывает как классические алгоритмы машинного обучения, так и современные архитектуры нейросетей — от свёрточных и рекуррентных моделей до графовых сетей и трансформеров. Подробно рассматриваются практические приложения: анализ изображений и текстов, работа с временными рядами и графами.
Материалы доступны по адресу https://deepmachinelearning.ru/. В дальнейшем планируется развитие проекта и выход печатной версии учебника.
Материал: News-w.org / Наталья Берладян по материалам пресс-службы
Фото: пресс-служба
Обсудить
Читайте также:

17 июнь 2025, Вторник
Учёные МГУ предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры с искусственным интеллектом

19 август 2025, Вторник
Учёные МГУ повышают устойчивость ИИ-систем к мошенничеству в банковских транзакциях

16 ноябрь 2023, Четверг
Ученые МТУСИ внедрили метод глубокого обучения для сегментации капилляров глаза

20 апрель 2022, Среда
В России появился англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике

12 февраль 2024, Понедельник
В МТУСИ изучают возможность использования машинного обучения для предсказания температуры
Комментарии (0)