Материалы курса "Машинное обучение и основы нейронных сетей"

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Физико-математический институт, 2 курса бакалавриата

2025-2026 учебный год

Содержание курса

Часть 1. Разведочный анализ данных

• Лекция 1. Искусственный интеллект. Основные понятия машинного обучения

• Практика 1. Библиотека Numpy. Решение задач

• Лекция 2. Библиотека Pandas

• Практика 2. Библиотека Pandas. Решение задач

• Лекция 3. Визуализация данных средствами Matplotlib и Seaborn

• Практика 3. Визуализация данных

• Лекция 4. Продвинутый Pandas. Пример исследовательского анализа данных

• Практика 4. Линейная регрессия

• Лекции по машинному обучению (lec_ML)

• Примеры по машинному обучению (Examples_ML)

• Практика 5. Линейная классификация

• Практика 6. Линейные и нелинейные модели в машинном обучении

• Практика 7. Предобработка данных и подбор параметров