Искусственный интеллект на Python

Базовый курс по созданию нейросетей для детей 12+

Для кого?

Детей 12+
(продвинутый уровень)

Чему научим?

Программировать на Python на уровне профи

Проектировать нейронные сети

Работать с алгоритмами машинного обучения

Применять ИИ для решения практических задач

О курсе

Искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь.

Сегодня ИИ помогает делать покупки в интернете, пишет картины, создаёт креативный дизайн и даже снимает кино.

На нашем курсе вы познакомитесь с основами искусственного интеллекта, научитесь строить нейронные сети и разработаете несколько полезных ИИ-приложений.

Особое значение уделяем применению нейросетей в реальных проектах: компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и др.

Примечание: требуется прочное знание основ программирования на Python.

Презентация и программа курса

Резюме выпускника

Орлов Никита

Программирование на Python

Знает технологии

Имеет диплом

О прохождении курса

Умеет

• Разбираться в структуре нейросетей
• Разрабатывать модели глубокого обучения
• Создавать и обучать нейронные сети
• Использовать нейросети для решения практических задач

Программа

Элементы искусственного интеллекта

1. ИИ - общие понятия, определения

2. Искусственный нейрон как основа НС

3. Однослойные нейросети

4. Многослойные нейросети

5. Обучение нейросетей - общие понятия

6. Обучение НС с учителем

7. Обучение НС без учителя

8. Практика по модулю: первое знакомство с нейросетью

Программная реализация элементов НС

1. Персептроны, их классификация

2. Роль персептронов в нейросетях

3. Учим персептрон понимать изображения

4. Учим персептрон подбирать веса связей

5. Практика по модулю: пишем НС для распознавания цифр

Построение многослойных нейросетей

1. Исследуем и программируем искусственный нейрон

2. Строим сеть из нейронов

3. Обучаем нейросеть

4. Практика по модулю: пишем НС для распознавания лиц на фото

Модули для создания нейросетей на Python

1. Модуль numpy

2. Модуль pandas

3. Модуль matplotlib

4. Модуль theano

5. Модуль tensorflow

6. Модуль keras

7. Модуль scikit-learn

8. Модуль pybrain

Библиотека OpenCV

1. Обученные классификаторы Хаара для поиска лиц на фото и на видео

2. Обученные классификаторы Хаара для распознавания глаз

3. Обученные классификаторы Хаара для распознавания эмоций

4. Обученные классификаторы Хаара для распознавания автомобилей

5. Обученные классификаторы Хаара для распознавания пешеходов

6. Распознавание конкретных людей на фото и видео

7. Практика по модулю: создание НС на распознавание лиц людей на основе обучающей выборки

Генеративное глубокое обучение

1. Работа с текстовыми данными

2. Рекуррентные нейронные сети

3. Свёрточные нейронные сети

4. Генерирование текста с помощью LSTM

5. Метод обработки изображений DeepDream

6. Нейронная передача стиля

7. Генеративно-состязательные сети

8. Практика по модулю: создание НС посимвольной генерации текста

Нейросетевое искусство

1. Обзор лучших нейросетей для генерации картинок и видео

2. Правила составления хорошего промпта

3. Нейросеть Phygital+ - первое знакомство

4. Нейросеть Phygital+ - создание 2D- и 3D-изображений

5. Нейросеть Phygital+ - генерация видео

6. Нейросеть Phygital+ - редактирование графики

7. Практика по модулю: создание диджитал арта по техзаданию

Проектная деятельность

1. Разработка концепции проекта

2. Создание дорожной карты проекта

3. Разработка прототипа

4. Создание пользовательского интерфейса

5. Реализация программного кода

6. Презентация проекта

Запишитесь на

бесплатный

пробный урок

Неверный формат

Преподаватели

Яков Гисс

Считает, что передавать свои знания и навыки - это призвание.

Занимается проектированием, созданием и печатью автозапчастей на 3D-принтере. Фанат робототехники и Arduino.

Максим Бобровский

Своей основной задачей считает поиск и развитие направлений для реализации студентов в области программирования: стажировки и трудоустройство, конкурсы и олимпиады, поступление в ведущие вузы России.

Все занятия в Академии выстраивает по принципу 20% теории, 80% практики.

Школа искусственного интеллекта в Новосибирске: старт в мир нейросетей для детей от 12 лет

Ищете курс, который увлечёт ребёнка и даст ему навыки будущего? Школа искусственного интеллекта в Новосибирске приглашает школьников от 12 лет на базовую программу «Искусственный интеллект в Python». Это обучение ИИ для детей, ориентированное на реальные проекты и создание собственных ИИ-приложений.

Вот чему мы научим на курсе искусственного интеллекта для школьников:

Профессионально программировать на Python.
Создавать и настраивать нейронные сети.
Понимать принципы машинного обучения.
Применять искусственный интеллект для решения практических задач.
Работать с популярными библиотеками: Keras, OpenCV и др.

Уже с первых занятий школьники начнут разрабатывать ИИ-проекты: от распознавания изображений до создания рекомендательных систем.

Что входит в курс: наши преимущества

Курс длится 9 месяцев и рассчитан на подростков от 12 лет, имеющих базовые знания Python. Ученики проходят путь от понимания структуры нейросетей до разработки полноценных приложений. Особое внимание — практике: минимум теории, максимум действий.

Преимущества школы искусственного интеллекта в Новосибирске:

Практико-ориентированное обучение. Мы обучаем Python не «в отрыве», а как инструмент для создания ИИ-систем. Каждый модуль курса — это шаг к реальному приложению.

Формат, понятный школьникам. Обучение построено по принципу 20/80 — 20% теории и 80% практики. Такой подход позволяет быстрее усваивать материал и сразу применять его на деле.

Современные навыки и уверенность в себе. После завершения курса ученики смогут уверенно работать с алгоритмами ИИ, участвовать в конкурсах и хакатонах, сформировать портфолио проектов.

Результаты обучения

Программа «Искусственный интеллект в Python» — это не просто курсы для детей. Мы обучаем школьников мыслить как разработчики: они не только используют нейросети, но и понимают их структуру, логику и архитектуру. Это ценные навыки для будущей карьеры в сфере высоких технологий.

Цифровые навыки:

понимание, как работают и проектируются нейросети;
углублённые знания Python;
умение разрабатывать собственные ИИ-проекты.

Мягкие навыки:

командная работа;
креативное мышление;
решение нестандартных задач;
уверенность и коммуникабельность.

Готовы направить интерес ребёнка в будущее? Присоединяйтесь к Школе искусственного интеллекта в Новосибирске — откройте наследникам путь к одной из самых востребованных профессий.