Микро видео-уроки

Ролики от 1 до 10 минут (открываются в новой вкладке), тексты, примеры кода и пр.
В любом браузере или плеере видео можно ускорить или замедлить, поставить
на паузу, перемотать вперед или назад, подстроить под себя масштаб.

Если ролик не запускается браузером (например в Operа),
то можно скопировать ссылку на него (правой клавишей мыши)
и скачать на свой ПК, например, так:

wget http://an2k.ru/data/level0/001.mp4

По ссылке HELP открывается помощь к ролику. Иные ссылки открывают иное.
При наведении курсора на ссылку всплывает подсказка.

Уровень сложности 0

Уровень сложности 1

Уровень сложности 2

Уровень сложности 3

Данный раздел - это краткое изложение семинара, прошедшего в МГИМО в марте 2026 г.
За 4 стандартные пары студенты освоили основные приемы анализа больших текстовых данных (57 Гб),
с импользованием машниного обучения моделей на вычислительном кластере CL120,
платформа Spark (мастер-сервер + 35 нод-ПК с видеокартами).

Авторы: Александр Немченко, Михаил Звягинцев, Андрей Слюсарь, Юрий Акулин.

    Основные внешние ссылки
    При наведении на ссылку всплывает важная подсказка
301. Ссылка на курс «Нейросети»
302. Ссылка на проект «Классификация новостей»
303. Ссылка на форум курса

    Практика. Получение скриптов и дампа.
    Ссылки на исходники (при нажатии - скачивается упакованный файл)
    При наведении на ссылку всплывает важная подсказка
304. Коды всех скриптов проекта   HELP
305. Дамп базы данных (облегченный)   HELP
306. Бекап moodle-курса «Нейросети»   HELP

    Теория
307. Введение в машинное обучение
308. Логистическая регрессия
309. Классическая нейросеть - перцептрон
310. Что это за кластер такой?

    Практика. Общее.
311. Краткий отчет по практикуму ML
312. Опыт использования ИИ при разработке проекта

    Практика. Быстрый прогон.
331. Подготовка рабочей среды
332.
333.

    Практика. Подробный разбор.
351.
352.
353.

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ