К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Practical Python for AI Coding 2 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Practical Python for AI Coding 2

Курс от Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
Начальный≈ 8.9 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Introduction video : https://youtu.be/TRhwIHvehR0 This course is for a complete novice of Python coding, so no prior knowledge or experience in software coding is required. This course selects, introduces and explains Python syntaxes, functions and libraries that were frequently used in AI coding. In addition, this course introduces vital syntaxes, and functions often used in AI coding and explains the complementary relationship among NumPy, Pandas and TensorFlow, so this course is helpful for even seasoned python users. This course starts with building an AI coding environment without failures on learners’ desktop or notebook computers to enable them to start AI modeling and coding with Scikit-learn, TensorFlow and Keras upon completing this course. Because learners have an AI coding environment on their computers after taking this course, they can start AI coding and do not need to join or use the cloud-based services.

Навыки, которые вы освоите

Python ProgrammingMatplotlibPandas (Python Package)SeabornObject Oriented Programming (OOP)NumPyData ManipulationTensorflowScikit Learn (Machine Learning Library)Keras (Neural Network Library)Data VisualizationArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Программа курса

5 модулей · 32 учебных материалов

01Numpy library: Using arrays7 материалов

Week 1

Differences among list, NumPy, Pandas and TensorFlowВидеоBasic concepts of arrays: Data type, shape, and dimensionВидеоSpecial arrays and array indexingВидеоArray operatins and broadcasting ruleВидеоSlicing and flattening arrays

Учитесь у экспертов

Youngsun Kwon

Преподаватель курса

Practical Python for AI Coding 2
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 8.9 ч

5 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Польский

Часть программы вашего университета
Видео
Getting summary statisticsВидео
Week 1 QuizЗадание
02Pandas library: Using DataFrames8 материалов

Week2

Introducing Pandas library and SeriesВидеоDataFrames: creation and index changeВидеоDataFrames slicingВидеоSorting DataFrames dataВидеоDataFrame exercise with Iris dataВидеоCombining DataFrames based on unique IDВидеоDescriptive statistics and one hot vectorВидеоWeek 2 QuizЗадание
03Strings and files6 материалов

Week3

String concept, indexing and slicingВидеоString concatenation and splittingВидеоAdvanced string slicingВидеоCharacter into ASCII code and f-stringsВидеоReading and saving data filesВидеоWeek 3 QuizЗадание
04Data visualization: matplotlib and seaborn7 материалов

Week4

Preparing canvas and adding subplotsВидеоLine graphs and bar chartsВидеоDrawing histogramsВидеоScatter plot, box plot and pie chartВидеоDrawing with DataFrame dataВидеоPlotting with SeabornВидеоWeek 4 QuizЗадание
05Object oriented programming: introducing class object4 материалов

Week5

Concept of object oriented programming and creating a classВидеоClass inheritance and overriding methodsВидеоAnother example of class inheritance and closing remarksВидеоWeek 5 QuizЗадание