• Введение в машинное обучение
• Классификация задач
• Истории успеха различных приложений и сервисов
• Искусственный нейрон, веса, функции активации. Перцептрон
• Регрессия и аппроксимация.

Регрессия в применении к прогнозу погоды

• Нейронные сети, обучение с учителем и без
• Обучающие и тестовые выборки
• Оптимизаторы и функции потерь
• Тензоры и операции над ними
• Алгоритм обратного распространения ошибки

Распознавание рукописных цифр MNIST. Классификация датасета IRIS.