AI - обзор

Раздел объединяет 8 рабочих тетрадей по дисциплине «Искусственный интеллект», перенесенных в MDX-формат. Материалы идут от базового Python и научных библиотек к классическим ML-методам, нейросетям, эволюционным алгоритмам и кластеризации.

Что внутри

• Python, NumPy и pandas для подготовки данных;
• метрики расстояния, KNN и базовые техники классификации;
• регрессия и деревья решений;
• эволюционные методы, нейросети и кластеризация.

Ноутбуки

• Notebook 1 — Основа Python - типы данных, условия, циклы и вводные примеры.
• Notebook 2 — NumPy и pandas - массивы, таблицы и базовая подготовка данных.
• Notebook 3 — Метрики и KNN - расстояния между объектами и классификация ближайших соседей.
• Notebook 4 — Регрессия - линейные модели, аппроксимация и оценка качества.
• Notebook 5 — Деревья решений - деревья решений и работа с классификаторами.
• Notebook 6 — Генетические и эволюционные методы - оптимизация, генетические алгоритмы и отжиг.
• Notebook 7 — Нейронные сети - персептрон, MLP и основы обучения сети.
• Notebook 8 — Кластеризация - методы группировки данных без учителя.

Как читать раздел

• Начните с Notebook 1 и Notebook 2, если нужно выровнять базу по Python и обработке данных.
• Для классического ML переходите к Notebook 3, Notebook 4 и Notebook 5.
• Темы оптимизации и более продвинутых подходов собраны в Notebook 6, Notebook 7 и Notebook 8.