Cursul „Machine learning” este unul introductiv, care ține direct de inteligența artificială și cuprinde următoarele lecții:

Lecția 1: Introducere în Machine Learning

Lecția 2: CRISP DM

Lecția 3: Datele – alpha și omega în Machine Learning

Lecția 4: Regresia

Lecția 5: Clasificarea

Lecția 6: Motoarele de recomandare

Lecția 7: Clustering

Lecția 8: Prognozarea

Acesta se axează pe explicarea terminilor cheie, pe aplicabilitatea, funcționalitatea și construcția sistemelor care pot învăța sau își pot îmbunătăți performanțele, în funcție de datele pe care le consumă.

Cursul are o abordare introductivă în materie, și cuprinde 8 lecții înregistrate în format video. Fiecare lecție este însoțită de o prezentare și de explicațiile unuia dintre cei doi profesori:

Anatol Poiată - expert în sisteme AI și ML cu o bogată experiență în realizarea diferitor proiecte (modele de scoring, modele de segmentare clienți etc).

Vitalie Ursachi - doctor în științe economice, având implementări în churn management, modele de prognozare etc.

Informația pe care o cuprinde cursul va fi utilă tuturor celor interesați de domeniul informatic, studenților facultății de informatică și economie, programatorilor începători și intermediari, precum și specialiștilor de ”data analitics” și ”data engineer”.

Beneficiile cursului „Machine learning” pornesc de la cunoașterea fundamentelor machine learning și etapelor procesului CRISP DM. Cursul este dezvoltat în jurul mai multor studii de caz. Este parcurs ciclul de viată care include explorarea, preprocesarea, pregatirea datelor, selectarea unei metode potrivite sarcinii (regresie liniară, random forest etc.), precum și evaluarea și implementarea modelului.