От основ машинного обучения к архитектуре ИИ с помощью TensorFlow

О СЕССИИ Искусственный интеллект сегодня работает не только на основе умных алгоритмов — он зависит от правильных фреймворков и подходящего оборудования. Эта сессия проводит участников по структурированному пути от основ машинного обучения к проектированию реальных ИИ-систем, с акцентом на технологии Google, поддерживающие современную экосистему ИИ — включая TensorFlow и блоки обработки тензоров (TPU). Сессия сочетает теоретические знания с практической демонстрацией, чтобы участники ушли с теорией и рабочим кодом. ЧТО ВЫ ИССЛЕДУЕТЕ • Основы машинного обучения и парадигмы обучения — супервизорное, не супервизорное, полусупервизорное, самообучение и обучение с подкреплением • Классификация, регрессия и кластеризация K-средних • Блоки обработки тензоров (TPU) Google и их роль в ускорении ИИ-рабочих нагрузок • TensorFlow и концепция тензоров • Нейронные сети — как нейроны, слои и обучение позволяют машинам учиться • Глубокое обучение и его реальные приложения • Как машинное обучение, TensorFlow и специализированное оборудование ИИ объединяются для проектирования современных ИИ-систем 📅 Подробности мероприятия Дата: 21 августа 2026 года Время: 9:00 — 13:00 Место: Институт инженерии K.B.T, Нашик, Нашик Регистрация и вход: Начало в 8:30 Формат: Очно, практический мастер-класс Доступ: По приглашению ⚠️ Ограниченное количество мест. Участники должны заполнить форму регистрации для подачи заявки. ✅ Подтверждения по электронной почте будут отправлены 20 августа выбранным участникам.