Я предоставлю вам несколько методов, связанных с курсом Эндрю Нга «AI Coursera», а также примеры кода. Вот несколько популярных методов, рассматриваемых в курсе:

1. Линейная регрессия.
   Линейная регрессия — это фундаментальный алгоритм машинного обучения, используемый для прогнозирования непрерывных значений на основе входных признаков. Ниже приведен пример линейной регрессии в Python с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Create a linear regression object
regressor = LinearRegression()
# Train the model
regressor.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
y_pred = regressor.predict(X_test)

2. Логистическая регрессия.
   Логистическая регрессия используется для решения задач двоичной классификации. Он оценивает вероятность принадлежности экземпляра к определенному классу. Вот пример использования scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Create a logistic regression object
classifier = LogisticRegression()
# Train the model
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
y_pred = classifier.predict(X_test)

3. Нейронные сети.
   Нейронные сети являются основой многих приложений искусственного интеллекта. Курс Эндрю Нга охватывает основы нейронных сетей и глубокого обучения. Вот пример простой нейронной сети, использующей библиотеку Keras:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Create a neural network model
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Make predictions
y_pred = model.predict(X_test)

Это лишь несколько примеров методов, рассмотренных в курсе AI Coursera Эндрю Нга. В курсе обсуждается множество других тем и алгоритмов, которые вы можете изучить.