Цель:
дать представление о постановках задач машинного обучения, а также современных методах и инструментах их решения;
продемонстрировать отличия от задач, для решения которых достаточно  классических методов и алгоритмов (без ML)
Теоретическая часть: погружаемся в классические постановки задач машинного обучения, методы их решения, метрики качества для оценки точности результатов, знакомимся с инструментами
Практическая часть: осваиваем инструментарий и настраиваем среды разработки, решаем небольшой набор ознакомительных задач
Домашняя работа: решение задачи классификации/регрессии.