Cкусственный интеллект
Курс по искусственному интеллекту — это практическое обучение, в рамках которого дети в простой и увлекательной форме узнают, что такое искусственный интеллект, как он используется в повседневной жизни и как он работает. В ходе обучения дети изучают примеры распознавания изображений, голосовых помощников и рекомендательных систем, а также развивают логическое и алгоритмическое мышление с помощью простых заданий. Занятия проходят в игровой и наглядной форме, развивая интерес к технологиям, креативность и навыки решения задач.
Наши преимущества
Профессиональные наставники
Поддержка и руководство от опытных специалистов
Практическое обучение
Не только теория — обучение на реальных проектах
Современные технологии
Python, искусственный интеллект, веб-разработка и другие актуальные направления
Карьерная поддержка
Подготовка резюме, имитация собеседований и доступ к вакансиям
Учебный план
Структуры данных и алгоритмы на Python
- 1.Что такое Data Science? Изучение данных для получения полезных выводов и знаний. Переменные и основные операции Принятие решений (if-else) и циклы Списки, кортежи и словари Функции Объектно-ориентированное программирование (ООП)
Математика для машинного обучения
- 1.Создание массивов с помощью NumPy Операции с использованием NumPy Типы данных NumPy Объекты типов данных Создание массивов NumPy и функции для работы с ними Индексация и срезы в NumPy Расширенная индексация в NumPy Индексация целыми числами Индексация с использованием булевых массивов Итерация по массивам Broadcasting Манипуляция массивами Математические функции Визуализация с помощью Matplotlib
Анализ данных с помощью Python
- 1.Создание Series и DataFrame в Pandas Просмотр данных (первые и последние строки) Основные статистические показатели Преобразование Pandas в NumPy Выбор столбцов в DataFrame Выбор строк в DataFrame (loc и iloc) Булева индексация в Pandas Конкатенация и объединение данных в Pandas Операция Join в Pandas Работа с датой и временем с помощью Pandas Работа с текстовыми данными в Pandas Чтение CSV-файлов с помощью Pandas Применение функции к Series Агрегация по столбцам Основные статистические показатели Среднее абсолютное отклонение Series Несмещённая стандартная ошибка среднего Подсчёт уникальных значений в Series Встроенные средства визуализации данных в Pandas Анализ и визуализация данных с Python — Set 1 Анализ и визуализация данных с Python — Set 2 Визуализация Box Plot с помощью Pandas и Seaborn Практические применения и проекты
Статистика
- 1.Совместная, маргинальная и условная вероятность Распределения вероятностей: дискретные и непрерывные Теорема Байеса, дивергенция и проверка гипотез Среднее значение, дисперсия и стандартное отклонение Случайные величины, ковариация и корреляция Закон больших чисел и центральная предельная теорема Статистическая значимость и методы повторной выборки
Машинное обучение с Python
- 1.Что такое машинное обучение? Виды машинного обучения Смещение (Bias), дисперсия (Variance), переобучение (Overfitting) и недообучение (Underfitting) Предварительная обработка данных (Data Preprocessing) Отбор признаков (Feature Selection) и метрики производительности Линейная регрессия (Linear Regression) Логистическая регрессия (Logistic Regression) Деревья решений (Decision Trees) и Naive Bayes KNN (K-Nearest Neighbors) и SVM (Support Vector Machine) Random Forest Bagging и Boosting K-Means
Глубокое обучение
- 1.Что такое глубокое обучение и нейронные сети? Примеры из реальной жизни: распознавание речи, распознавание изображений, игры TensorFlow для глубокого обучения на Python Входные данные, веса, выходные данные и скрытые слои Функции активации (ReLU, Sigmoid) — визуальное объяснение Полносвязные слои (Fully Connected Layers) Функция потерь (Loss Function) Обучение простых моделей Что такое CNN? Создание модели распознавания цифр MNIST (Python + TensorFlow) Эксперименты с наборами данных изображений и визуализация результатов Что такое RNN и почему она используется для последовательностей? Простые примеры: прогнозирование следующего числа или буквы в последовательности Применения и проекты
Наши лучшие выпускники
Bu kurs üçün hələ məzun məlumatı əlavə olunmayıb.
Наши преподаватели
Часто задаваемые вопросы
idtech — это современная образовательная экосистема, обучающая технологиям, программированию и цифровым навыкам.
Вы можете зарегистрироваться, заполнив форму в разделе «Подать заявку» на нашем сайте.
Наши курсы подходят как для новичков, так и для тех, кто хочет углубить свои знания.
Да, занятия проходят как онлайн, так и в учебных классах.