Курс направлен на освоение методов искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных для решения задач в области подводной робототехники. Вы научитесь работать с алгоритмами обработки естественного языка, компьютерного зрения, разрабатывать модели прогнозирования и оптимизации для подводных аппаратов.

Для кого подходит

• Инженеры и разработчики в области робототехники, судостроения, океанотехники.
• Студенты технических вузов, изучающие искусственный интеллект, data science, автоматизацию.
• Специалисты, стремящиеся внедрять ИИ-технологии в проекты подводных систем.

Требования : высшее техническое образование, базовые навыки программирования (Python).

Чему научитесь

• Работать с библиотеками машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow, Keras).
• Разрабатывать модели классификации, регрессии и кластеризации для анализа данных.
• Обрабатывать и визуализировать большие массивы данных (CSV, JSON).
• Реализовывать алгоритмы компьютерного зрения и NLP (распознавание объектов, анализ текста).
• Оптимизировать модели с использованием глубокого обучения (нейронные сети).

Преимущества курса:
Уникальная специализация
— Фокус на применение ИИ и машинного обучения в подводной робототехнике — перспективное направление для океанотехники, судостроения и научных исследований.
Практическая работа с инструментами
— Обучение работе с популярными библиотеками: scikit-learn, TensorFlow, Keras .
— Навыки обработки данных (CSV, JSON), визуализации и разработки моделей (классификация, регрессия, кластеризация) — применимы в реальных проектах.
Интеграция с передовыми технологиями
— Акцент на компьютерное зрение (распознавание объектов) и NLP (анализ текста) для подводных систем — ключевые технологии для автономных аппаратов.
— Оптимизация моделей через глубокое обучение (нейронные сети) повышает точность прогнозирования и управления.
Для профессионалов и начинающих
— Подходит студентам (для освоения ИИ в робототехнике) и опытным инженерам (для внедрения ИИ в существующие проекты).