Регистрация на бесплатное занятие
Прямой путь в Data Science и ML: пока другие просто используют ИИ, ты научишься его создавать, получив базу для самых высокооплачиваемых профессий в IT.
Решение задач на реальных данных: ты научишься переводить проблемы из жизни в код, заставляя ИИ распознавать жесты или медицинские снимки через собственные Data Pipelines.
Владение технологиями, которые меняют индустрии: ты освоишь Pandas и TensorFlow — инструменты, на которых работают распознавание лиц, нейросети в медицине и GameDev.
Сильное портфолио для старта: вместо оценок у тебя будут рабочие проекты (например, система распознавания эмоций), с которыми гораздо проще побеждать на хакатонах и искать первые стажировки.
Развитие инженерного мышления: обучение нейросетей учит строить гипотезы, чистить "грязные" данные, тестировать разные архитектуры и понимать, как улучшить алгоритм.
Зачем изучать программирование нейросетей?
Что необходимо знать до начала интенсива
Для уверенного прохождения вводного модуля достаточно знать базовые конструкции языка Python и уметь работать с функциями.
На первом занятии мы сразу начнем готовить реальные данные для ИИ: фильтровать их через условия и циклы, а также писать функции для обработки. Этого фундамента хватит, чтобы легко написать свой первый Data Pipeline.
На первом занятии мы сразу начнем готовить реальные данные для ИИ: фильтровать их через условия и циклы, а также писать функции для обработки. Этого фундамента хватит, чтобы легко написать свой первый Data Pipeline.
💡 Сомневаешься в своих силах?
Всё окей! Наш первый модуль работает как «подушка безопасности». Ты пройдешь небольшую входную практику и сам оценишь свой уровень: комфортно ли тебе решать задачи курса, или основы программирования нужно освежить.
Всё окей! Наш первый модуль работает как «подушка безопасности». Ты пройдешь небольшую входную практику и сам оценишь свой уровень: комфортно ли тебе решать задачи курса, или основы программирования нужно освежить.
Разберёшься в архитектуре ИИ под капотом
Узнаешь, из чего физически состоят алгоритмы машинного обучения: как работают скрытые слои, что такое веса и зачем нужен слой Dropout. Освоишь написание кода на мощном фреймворке TensorFlow.
Узнаешь, из чего физически состоят алгоритмы машинного обучения: как работают скрытые слои, что такое веса и зачем нужен слой Dropout. Освоишь написание кода на мощном фреймворке TensorFlow.
Свяжешь ИИ с реальным миром через веб-камеру
Создашь интерактивные модели машинного зрения: напишешь программу для распознавания эмоций по лицу в реальном времени и алгоритм, считывающий жесты рук для игры с компьютером в «Камень-ножницы-бумага».
Создашь интерактивные модели машинного зрения: напишешь программу для распознавания эмоций по лицу в реальном времени и алгоритм, считывающий жесты рук для игры с компьютером в «Камень-ножницы-бумага».
Научишься подготавливать данные для обучения
Поймёшь, как нейросеть «смотрит» на мир, и освоишь нормализацию датасетов — процесс перевода любой визуальной информации в удобный для компьютера числовой формат (значения от 0 до 1).
Поймёшь, как нейросеть «смотрит» на мир, и освоишь нормализацию датасетов — процесс перевода любой визуальной информации в удобный для компьютера числовой формат (значения от 0 до 1).
Погрузишься в генерацию изображений
Обучишь сложные архитектуры Autoencoder и VAE. На практике поймёшь разницу между реконструкцией картинки и чистой генерацией, научившись создавать новые визуальные объекты буквально из цифрового «шума».
Обучишь сложные архитектуры Autoencoder и VAE. На практике поймёшь разницу между реконструкцией картинки и чистой генерацией, научившись создавать новые визуальные объекты буквально из цифрового «шума».
Освоишь алгоритмы классификации (Computer Vision)
Напишешь алгоритмы, способные анализировать изображения: от распознавания чисел и элементов одежды до классификации животных (научишь ИИ отличать кошек от собак), настраивая слои и представление данных.
Напишешь алгоритмы, способные анализировать изображения: от распознавания чисел и элементов одежды до классификации животных (научишь ИИ отличать кошек от собак), настраивая слои и представление данных.
Каких результатов ты достигнешь?
Научишься применять предобученные модели и улучшать качество
Узнаешь, как интегрировать в свой код уже готовые ИИ-модели для решения сложных практических задач. Научишься замерять результаты (baseline) и улучшать их: делать контуры резче, фон белее, а саму генерацию разнообразнее.
Узнаешь, как интегрировать в свой код уже готовые ИИ-модели для решения сложных практических задач. Научишься замерять результаты (baseline) и улучшать их: делать контуры резче, фон белее, а саму генерацию разнообразнее.
Программа направления
«Создание нейросетей на Python»
Уроки в рамках интенсива проходят в индивидуальном и индивидуально-групповом формате
Это вводный диагностический модуль. Здесь мы проверим твои знания Python и научимся готовить для ИИ правильную «пищу» — чистые данные.
Что изучаем (Теория и инструменты):
Практика: Пишем функции очистки, собираем списки в аккуратные датасеты и визуализируем результаты с помощью Matplotlib.
Итог модуля: Ты напишешь свой первый полноценный Data Pipeline (автоматизированный конвейер по обработке данных) и пройдешь самодиагностику, чтобы понять, готов ли ты к созданию сложных архитектур ИИ.
Что изучаем (Теория и инструменты):
- Погружение в среду: импорт библиотек NumPy и Pandas.
- Работа с «грязными» данными: очистка строк, нормализация, фильтрация шума с помощью условий (if) и циклов (for).
- Массивы NumPy: работа с размерностью данных (1D/2D), быстрая арифметика, маски и пороговая обработка.
- Извлечение признаков: как выделить из таблицы то, что реально поможет нейросети обучиться.
Практика: Пишем функции очистки, собираем списки в аккуратные датасеты и визуализируем результаты с помощью Matplotlib.
Итог модуля: Ты напишешь свой первый полноценный Data Pipeline (автоматизированный конвейер по обработке данных) и пройдешь самодиагностику, чтобы понять, готов ли ты к созданию сложных архитектур ИИ.
Переходим к созданию настоящего ИИ на базе фреймворка TensorFlow. Учим компьютер видеть объекты, отличать их друг от друга и взаимодействовать с тобой через веб-камеру.
Что изучаем (Теория): Как устроена нейросеть под капотом: веса, скрытые слои, архитектура и зачем нужен слой Dropout.
Что изучаем (Теория): Как устроена нейросеть под капотом: веса, скрытые слои, архитектура и зачем нужен слой Dropout.
- Как сеть учится на датасетах и почему важна нормализация значений (от 0 до 1).
- Проект 1: Алгоритм распознавания одежды и рукописных цифр.
- Проект 2: Классификация животных (учим ИИ отличать кошек от собак).
- Проект 3: Подключаем веб-камеру — создаем трекер, который в реальном времени считывает твои эмоции по лицу.
- Проект 4: Распознавание жестов — пишем ИИ, с которым можно сыграть в «Камень-ножницы-бумага» на камеру.
ИИ умеет не только анализировать, но и творить. В этом модуле мы разберемся, как нейросети создают новые объекты, которых никогда не существовало в реальности.
Что изучаем (Теория):
Что изучаем (Теория):
- В чем разница между реконструкцией (восстановлением) изображения и чистой генерацией.
- Как работают архитектуры Autoencoder и VAE.
- Учим нейросеть «повторять» картинку и восстанавливать её качество.
- Генерируем новые визуальные объекты (цифры) из цифрового шума.
- Улучшаем качество генерации: делаем белый фон, более резкие контуры и добиваемся разнообразия результатов.
Запишите ребёнка на курс “Создание нейросетей на Python” и подарите ему увлекательное увлечение , которое откроет для него настоящую магию искусственного интеллекта!
Запишитесь прямо сейчас!
