Skypro
Eduson Academy
Нетология
Skillbox
НАДПО
Moscow Business Academy
Московский институт психологии
100балльный репетитор
НИИДПО
НЦРДО
Умскул
GeekBrains
Skillfactory
СМИТАП
Годограф
Фоксфорд
Talentsy
Международный институт интегративной нутрициологии
Contented
Бруноям
EDPRO
НСПК
Fashion Factory School
Логомашина
ProductStar
Международная школа профессий
SF Education
Bang Bang Education
Эколь
Psychodemia
Otus
Компьютерная Академия TOP
Skysmart
Pentaschool
ЦАППКК
Яндекс Практикум
Открытый социально-экономический колледж
ИППСС
Anecole
City Business School
Skyeng
KARPOV.COURSES
Хекслет
Тетрика
Moscow Digital School
Синергия Академия
XYZ School
Rebotica
MAED
Инглекс
Сотка
TutorOnline
ЕГЭLAND
Вебиум
НИПКЭФ
Skillbox Английский (Kespa)
Level One
Онлайн-школа №1
НЦПО
Hello World
Coddy
Слёрм
Digital Skills Academy
Maxitet
Merion Academy
PIXEL
Bonnie & Slide
ЭКОДПО
Викиум
Profieng
Точка знаний
InvestFuture
Моя Альфа школа
TeachMeSkills
99 баллов
Kodland
Эльбрус Буткемп
#Sekta
Котокод
Московская Академия Сельского Хозяйства
Verona School
Институт Профессионального Образования
EasyCode
Alibra School
Высшая академия дополнительного образования
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Innova IT Academy
ASTON
NORDCORE Академия
Прожектор
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Международный университет профессиональной переподготовки
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
PROschool online
Яндекс Практикум Английский
Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Годограф
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
City Business School
Хекслет
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
НИИДПО
MAED
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Rebotica
Инглекс
Умскул
SF Education
Сотка
ИППСС
Coddy
Слёрм
Skysmart
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
InvestFuture
KARPOV.COURSES
Моя Альфа школа
100балльный репетитор
Московский институт психологии
99 баллов
Moscow Digital School
PIXEL
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
EasyCode
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
Онлайн-школа №1
НЦПО
NORDCORE Академия
Московская Академия Сельского Хозяйства
TeachMeSkills
Язык программирования Python активно используется при создании игр, поскольку написание на нем программного кода достаточно простой и понятный процесс. Программирование на Pyhton — это хорошая отправная точка для продолжения обучения другим языкам. На этом курсе ваш ребенок получит базовые знания, которые помогут ему в дальнейшем стать профессиональным программистом.
В ходе обучения основное внимание будет уделено изучению различных библиотек (Numpy, Pandas, Matplotlib), использованию продвинутых активационных функций, работе с облачными вычислениями в Google Colab и многим другим аспектам базового программирования.
Программа обучения состоит из девяти тематических модулей, что позволяет ребенку наилучшим образом усваивать материал. Помимо теоретического материала, доступны практические занятия, на которых оттачиваются приобретенные навыки.
Узнаете, что такое искусственный интеллект, где он применяется и какие задачи решает.
Научитесь вычислять производные и поймёте, почему они так важны в машинном обучении.
Разберёте, как работать с библиотекой Matplotlib для построения графиков.
Освоите построение различных видов графиков, таких как линейные, точечные и гистограммы.
Погрузитесь в мир нейронных сетей и узнаете, как они устроены. Разберёте их основные компоненты и принципы работы.
Научитесь работать с простейшей моделью нейронной сети — персептроном. Узнаете, как он помогает решать задачи классификации, такие как распознавание изображений и анализ данных.
Разберёте, как обучаются нейронные сети и какие математические методы применяются. Узнаете, какие статистические принципы лежат в основе анализа данных.
Научитесь строить модели линейной регрессии, предсказывать значения на основе данных и оценивать качество предсказаний.
Освоите логистическую регрессию и научитесь применять её для прогнозирования. Разберёте, как можно использовать её для оценки стоимости недвижимости.
Научитесь решать задачи классификации с помощью алгоритмов машинного обучения. Узнаете, как анализировать медицинские данные и помогать врачам в диагностике.
Разберёте методы кластеризации и научитесь группировать похожие объекты. Узнаете, как эти методы помогают анализировать большие массивы данных.
Освоите алгоритмы рекомендательных систем, которые используются в онлайн-магазинах и стриминговых сервисах. Попробуете создать свою простую систему рекомендаций.
Узнаете, как обучать модели для обработки изображений. Разберёте основные алгоритмы компьютерного зрения, включая распознавание объектов и сегментацию изображений.
Научитесь анализировать и обрабатывать текстовые данные. Освоите базовые методы работы с языковыми моделями и поймёте, как обучаются чат-боты.
Разберёте основы стохастических процессов и поймёте, как работают цепи Маркова. Узнаете, где применяются эти модели, например, в прогнозировании и анализе последовательностей.
Пройдёте тестирование для проверки усвоенного материала. Повторите основные темы, решите практические задачи и подготовитесь к следующему этапу.
Узнаете, как работают многослойные нейронные сети. Освоите основные принципы их обучения и применения в анализе данных.
Разберёте проблемы, с которыми сталкиваются нейросети при обучении. Узнаете, какие ошибки могут возникнуть и как их избежать.
Научитесь применять методы регуляризации, такие как dropout и L2-регуляризация, чтобы улучшить обобщающую способность моделей.
Освоите принципы работы свёрточных нейросетей, которые используются для обработки изображений. Попробуете создать простую модель для распознавания объектов.
Узнаете, как работают рекуррентные нейронные сети и почему они подходят для анализа последовательностей данных.
Разберёте улучшенный вариант RNN — LSTM-сети, которые способны запоминать длинные последовательности. Научитесь применять их для обработки текстов и временных рядов.
Научитесь использовать автоэнкодеры для сжатия и восстановления данных. Узнаете, как эти модели применяются в обработке изображений и выявлении аномалий.
Освоите принципы работы GAN — мощных моделей, способных генерировать реалистичные изображения и данные. Попробуете создать свою генеративную модель.
Разберёте архитектуру трансформеров, которая лежит в основе современных языковых моделей, таких как GPT и BERT. Узнаете, как эти модели обрабатывают текст и генерируют осмысленные ответы.
Узнаете, как работают генетические алгоритмы, вдохновлённые принципами естественного отбора. Разберёте их применение для оптимизации и поиска решений сложных задач.
Освоите библиотеку DEAP, которая используется для создания и тестирования генетических алгоритмов. Научитесь настраивать параметры и анализировать результаты работы алгоритма.
Попробуете применить генетический алгоритм для решения задачи коммивояжёра — поиска оптимального маршрута. Узнаете, как такие методы помогают в логистике и других сферах.
Узнаете, как работает обучение с подкреплением, где агенты учатся принимать решения на основе вознаграждения. Разберёте базовые принципы, такие как награды, состояния и действия.
Освоите метод нейроэволюции, в котором нейросети развиваются по принципу естественного отбора. Попробуете обучить модель удерживать баланс предмета.
Попробуете обучить нейросеть играть в классическую игру Google Chrome с динозавром. Разберёте, как модель обучается на основе проб и ошибок.
Изучите один из ключевых алгоритмов обучения с подкреплением — Q-learning. Узнаете, как обучать модели принимать решения в разных ситуациях.
Разберёте, как работает Deep Q Network (DQN) — улучшенный алгоритм Q-learning, использующий нейросети. Узнаете, как он применяется в задачах управления и стратегического планирования.
Определитесь с темой своего финального проекта. Сформулируете задачи и цели, выберете необходимые инструменты и методы работы.
Научитесь правильно оформлять и презентовать свой проект. Освоите основные принципы представления результатов работы.
Презентуете свой проект и получите обратную связь. Подведёте итоги обучения, разберёте основные выводы и перспективы дальнейшего изучения искусственного интеллекта.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Вам не потребуется никаких специальных знаний или подготовки для успешного старта обучения.

Подготовка к ЕГЭ по математике на 80+ баллов

Профессия: Product Manager

Ландшафтный дизайн. Профессиональный курс

Иллюстрация и интерактивная графика