Введение в системы искусственного интеллекта
ITФормирование у школьников базовых навыков и компетенций, связанных с разработкой систем, использующих искусственный интеллект, а также большие данные. В ходе обучения слушатели познакомятся с основами науки о данных. По результатам обучения школьники старших классов смогут самостоятельно решать задачи из соответствующей области знаний, в том числе: формировать запросы в базах данных с использованием SQL, проводить анализ больших данных, реализовывать системы машинного обучения и искусственного интеллекта.
Для детей
8-11 класс
8-11 класс
Длительность
144 ак.ч.
144 ак.ч.
Занятие
1 занятие - 2 ак. ч.
1 час 30 минут
1 занятие - 2 ак. ч.
1 час 30 минут
Цена
Бесплатно
Бесплатно
Тематический план курса Введение в системы искусственного интеллекта
→ Скачать
О чём курс
Данная программа предусмотрена для учащихся школ 8-11 классов знания базовой математики и информатики: переменные, типы данных и умение создавать простейшие алгоритмы на языке Python. Каждое занятие учащиеся будут получать необходимые знания по работе с искусственным интеллектом и закреплять усвоенные знания на практике. В процессе обучения на курсе слушатели познакомятся с основами науки о данных, с понятиями «нейросеть» и «машинное обучение». По итогу освоения программы учащиеся смогут решать задачи из соответствующей области знаний, в том числе: формировать запросы в базах данных с использованием SQL, проводить анализ больших данных, реализовывать системы машинного обучения и искусственного интеллекта.Прием заявок до с 15.08 по 30.09 10:00
РЕГИСТРАЦИЯ НЕ ОТКРЫТА
 |
 |
 |
Чему научим?
По итогу успешного освоения курс слушатель научится:
- обрабатывать и анализировать данные;
- выбирать тот или иной алгоритм для поставленной задачи;
- применять различные алгоритмы обучения;
- искать корреляции между данными, а также прогнозировать выходные данные;
- создавать боты с искусственным интеллектом для различных игр;
- использовать логику, структурное мышление для поиска оптимальных решений;
- использовать объектно-ориентрованное мышление в работе над проектом;
- использовать в работе математические и логические способности;
- грамотно и эффективно презентовать проект;
- выстраивать взаимодействие в команде при работе над общей задачей;
- быстро принимать решения, реагировать на изменение условий работы;
- распределять ресурсы и управлять своим временем;
- применять полученные навыки на практике.
Обучение носит практический характер, слушатели будут решать кейсы от индустриальных партнеров. Данный курс подойдет всем, кто хочет познакомиться с алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями, а также планирует стать специалистом в области Data Science, ML-инженерии и овладеть востребованной профессией. С++
