Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Код будущего. НейроСтарт — программирование и ИИ на Python

Код будущего. НейроСтарт — программирование и ИИ на Python

Курс НейроСтарт поможет освоить основы программирования на Python и познакомит с технологиями искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения.

Курс подойдёт даже тем, кто никогда не писал код — мы начнём с основ и постепенно перейдём к практике, где вам помогут симуляторы, мини-игры и интерактивные тренажёры. Обучение проходит полностью онлайн, а если что-то покажется сложным — наши преподаватели помогут быстро разобраться.

Вы пополните свое цифровое портфолио, разовьёте свои аналитические способности и алгоритмическое мышление — навыки, нужные любому программисту.

Чему вы научитесь

Навыки:

  1. Уверенно ориентироваться в базовом синтаксисе Python.
  2. Писать, проверять и отлаживать программный код, создавать простые программы.
  3. Решать прикладные задачи, используя работу с переменными, условными конструкциями, функциями, циклами, коллекциями Python.
  4. Готовить данные для ИИ в удобном формате.
  5. Создавать простые алгоритмы для работы моделей машинного обучения, технологий компьютерного зрения.

Инструменты:

  1. Язык программирования Python – основной язык для ИИ
  2. Библиотеки и фреймворки – готовые функции для вызова и каркас приложения с заданным поведением
  3. Тренажеры кода – интерактивные упражнения для программирования
  4. Метрики качества регрессии (MAE, MSE, RMSE) – ошибки предсказания модели
  5. Датасет MNIST – изображения рукописных цифр
  6. OpenCV – библиотека компьютерного зрения
  7. YOLO – модель для обнаружения объектов в реальном времени
  8. JSON и XML – форматы структурированных данных
  9. Линейная регрессия в Scikit-learn – инструмент прогнозирования числовых значений

Из чего состоит курс:

Модуль 1. Основы языка программирования. Алгоритмика.

1.1. Введение в программирование. Команды ввода и вывода

1.2. Основы Python: переменные, типы данных

1.3. Базовые конструкции ветвления

1.4. Циклическая конструкция алгоритмов повторения

Модуль 2. Инструменты программирования в контексте ИИ.

2.1. Основные инструменты обработки текстов для нейронных сетей

2.2. Инструменты обработки коллекций в моделях нейронных сетей

2.3. Функции как способ расширения возможностей языка программирования

2.4. Основные подходы к хранению информации в машинном обучении

Модуль 3. Реальные задачи машинного обучения и компьютерного зрения.

3.1. Задача прогнозирования с использованием математических моделей нейронных сетей

3.2. Задача распознавания рукописного текста с помощью нейронных сетей

3.3. Задачи компьютерного зрения

3.4. Задачи классификации объектов через анализ изображений с помощью нейронных сетей

Контакты

Катаева Нина Сергеевна

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год