15-17 лет

Введение в искусственный интеллект

Научитесь программировать,  обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения. В конце курса — увлекательное соревнование по улучшению нейронной сети.

Записаться

Помогаем проводить время с пользой

За 3 месяца ребята научатся работать с математическими операциями, собирать датасеты и создавать алгоритмы машинного обучения. Они также запустят предобученную нейронную сеть, чтобы распознавать верные и ложные данные.

Курс для ребят, которые любят технологии

  • Интересуются искусственным интеллектом
  • Хотят разобраться в машинном обучении и нейронных сетях
  • Только начинают программировать или интересуются языком Python

3 причины пройти курс по искусственному интеллекту

Карьерные перспективы

Курс знакомит ребят с профессией дата-сайентиста — специалиста по работе с данными. Такие специалисты разбираются в искусственном интеллекте и машинном обучении, у них высокие зарплаты и перспективы для развития.

Подготовка к олимпиадам по программированию

На курсе ребята углубляют знания по программированию, линейной алгебре и математическому анализу. Это поможет участвовать в олимпиадах и поступать технические вузы: МГУ, МГТУ им Н. Э. Баумана, МФТИ, ВШЭ.

Увлекательное обучение

Ребята попробуют себя в роли исследователя: с помощью машинного обучения они смогут классифицировать привычки людей и спрогнозировать поведение. В результате они создадут несколько нейронных сетей.

Как проходит учёба

Вебинары 1 раз в неделю

Вебинары длятся по 90 минут и проходят вечером после школы, иногда — по выходным. Ребята разбирают новую тему, задают вопросы и получают советы преподавателя. В конце вебинара сохраняется запись, которую всегда можно пересмотреть.

Практические задания после каждого вебинара

Задания важно выполнять вовремя, чтобы преподаватель успел всё проверить и дал обратную связь на следующем занятии.

Постоянная поддержка

Ученикам помогают наставники, они всегда на связи: следят за успеваемостью, дают подсказки по домашним заданиям и отвечают на вопросы родителей.

Авторы курса

Светлана Шорина

Специалист по большим данным
в Mail.ru Group

Работает с большими данными 15 лет. Входит в группу проектного управления голосовым помощником «Маруся».

Кандидат физико-математических наук. Окончила МГУ и магистратуру в Joseph Fourier University (Франция). Преподавала информатику, математику и алгебру.

Дмитрий Санников

Руководитель направления чемпионатов Mail.ru Group

Окончил МГТУ им. Н.Э.Баумана.  
СТО образовательных проектов Mail.ru Group.  Курирует проект «Технокубок» — олимпиаду по программированию для 8–11 классов.

В МГТУ им. Н.Э.Баумана преподаёт теорию игр для старших курсов.

Илья Акчурин

Разработчик с 9-летним опытом работы

Прошёл путь от системного администратора до руководителя IT-отдела, занимался автоматизацией в различных сферах.

Обучал ребят информатике, сейчас ведет кружок по программированию в ИжГТУ им. М. Т. Калашникова.

Программа обучения

1 модуль: Основы программирования на языке Python

Урок 1

Работа с данными и математическимие операциямии в Python

Python — главный инструмент дата-сайентиста: на нём пишут алгоритмы машинного обучения. Учимся управлять данными и решать уравнения на Python.

  • Устанавливаем программы для прохождения курса
  • Управляем вводом и выводом данных в первой программе по Python

Урок 2

Основные конструкции языка Python

Создаём алгоритмы и осваиваем основные компоненты компьютерной программы.

  • Изучаем условия if, elif, else
  • Изучаем циклы for, while
  • Тренируемся программировать на Python и создаём программу с базовыми алгоритмами

Урок 3

Структуры данных в Python

Изучаем принципы работы с данными.

  • Узнаём, как работают данные, списки, словари и файлы
  • Знакомимся с датасетом — набором данных. Учимся его обрабатывать с помощью простейших операций
  • Занимаемся вводом и выводом данных

Урок 4

Функции в Python

Изучаем, как работать с функциями.

  • Узнаём, как создавать функции и передавать параметры
  • Изучаем глобальные и локальные переменные
  • Добавляем полезные функции к датасету из третьего урока

2 модуль: Numpy и Pandas — инструменты, которые помогают получать данные

Урок 5

Pandas. Установка. Учимся работать с данными и таблицами

Изучаем Pandas — программную библиотеку на Python для обработки и анализа данных. 

  • Получаем датасет с числовыми метриками
  • Устанавливаем Pandas, изучаем базовые команды и учимся работать с таблицами
  • Обрабатываем датасет с помощью Pandas: загружаем и выгружаем данные

Урок 6

Pandas. Основные функции

После того, как мы загрузили датасет, начинаем осваивать базовые функции.

  • Узнаём, как работают различные функции Pandas: подсчет, создание категорий выборок датасета и др
  • Учимся применять функции из предыдущего урока на нашем датасете

Урок 7

Numpy: улучшение математического аппарата

Изучаем основы линейной алгебры и знакомимся с видами машинного обучения.

  • Узнаём потенциал Numpy для работы с машинным обучением
  • Тренируемся работать с операциями высшей математики с помощью библиотеку Numpy

Урок 8

Numpy: машинное обучение без учителя

Узнаём, что такое обучение без учителя.

  • Строим классическую модель обучения без учителя в Numpy
  • Строим первую модель предсказания в библиотеке Numpy

3 модуль: Работа с машинным обучением

Урок 9

Обучение с учителем. Ближайшие соседи

Изучаем основы для создания нейронных сетей — они помогают переводить текст, создавать голосовых помощников, распознавать лица и музыку.

  • Осваиваем базовые принципы машинного обучения 
  • Придумываем и реализовываем простой алгоритм
  • Возьмём классификатор на датасете

Урок 10

Линейная регрессия. Функция потерь и логистическая регрессия

Разбираем практические задачи. 

  • Учимся оценивать качество алгоритмов и выбирать наилучший вариант
  • Изучаем функцию потерь и учимся их минимизировать
  • Визуализируем данные и решаем задачи по линейной регрессии

Урок 11

Работаем с базовой нейронной сетью

Узнаём, какие преимущества и недостатки есть у нейронной сети. 

  • Разбираем готовую нейронную сеть, выбираем количество слоёв и нейронов
  • Запускаем предобученную нейронную сеть, чтобы распознавать истинные и ложные данные

Урок 12

Настройка параметров нейронной сети

Узнаём, как настраивать нейронную сеть.

  • Узнаём, какие настройки существуют
  • Отрабатываем настройки параметров нейронной сети

Презентация проектов

Урок 13

Выпускной урок

  • Ребят ждёт увлекательное соревнование: нужно улучшить нейронную сеть
  • После соревнования все ребята получат сертификат о прохождении курса. За лучшие результаты выдаём призы
  • В конце проведём небольшой семинар на 15–20 минут. Ребята узнают, в каких областях можно применять новые знания, и в какие вузы лучше поступать

Что получит ученик

Помощь в подготовке к обучению

Подарим мини-курс «Как учиться» и 3 месяца английского от LinguaLeo

Постоянный доступ
к курсу

Материалы и видеозаписи остаются у вас даже после обучения

Сертификат
об окончании курса

На основании гослицензии
№ 040485. Подтверждает, что ученик успешно прошёл курс

Учитесь и экономьте

Оставьте заявку, и наш менеджер расскажет подробности.

Верните 13% стоимости с помощью налогового вычета.

Получите скидку 30% при покупке двух и более продуктов GeekSchool.

Используйте материнский капитал для покупки всего курса.

Успейте записаться, пока есть места на курсе

Стоимость обучения

25 000 ₽

18 720 ₽

25%

Скидка действует до 12 мая

Или 3 125 руб. ежемесячно с учетом рассрочки на 6 месяцев — подробности у менеджера.
Начало занятий
8 Апреля
Продолжительность
3 месяца
Занятия проходят
Раз в неделю в вечернее время 20:00 (Мск)

Оставьте заявку

Спасибо!
Ваша заявка принята.
Упс! Что то пошло не так...

Оставляя заявку, вы принимаете условия договора-оферты и соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности

Успейте записаться, пока есть места на курсе

Часто задаваемые вопросы

Кто разрабатывает программу?

Специалисты по программированию и большим данным, у них большой опыт с ребятами 9–11 классов:

  • Светлана Шорина — работает с большими данными 15 лет. Входит в группу проектного управления голосовым помощником «Маруся».
  • Дмитрий Санников — руководитель направления чемпионатов Mail.ru Group, «Технокубка»— олимпиады по программированию для ребят старших классов.
  • Илья Акчурин — обучал ребят информатике, сейчас ведёт кружок по программированию в ИжГТУ им. М. Т. Калашникова.


Как проходят занятия?

Вебинары длятся по 90 минут и проходят вечером после школы, иногда — по выходным. Ребята разбирают новую тему, задают вопросы и получают советы преподавателя. В конце вебинара сохраняется запись, которую всегда можно пересмотреть.

Чему научатся ребята и где пригодятся знания?

Ребята научатся программировать на Python, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения.

На курсе ребята углубляют знания по программированию, линейной алгебре и математическому анализу. Это поможет участвовать в олимпиадах и поступать технические вузы: МГУ, МГТУ им Н. Э. Баумана, МФТИ, ВШЭ.

Что делать, если нет опыта в программировании?

Ничего страшного: чтобы учиться, ребятам нужно только желание и базовые знания математики — больше ничего не требуется.

Что будет в конце обучения?

В конце обучения будет демодень — это последний день курса.

  • Ребят ждёт увлекательное соревнование: нужно улучшить нейронную сеть.
  • После соревнования все ребята получат сертификат о прохождении курса. За самые аккуратные сети выдаём призы.
  • В конце проведём небольшой семинар на 15–20 минут. Ребята узнают, в каких областях можно применять новые знания, и в какие вузы лучше поступать.

Насколько эффективен ваш подход к обучению?

Чтобы ребята получили максимум пользы от занятий, мы внедрили методологию 4К. Это значит, что ребята развивают четыре главных навыка: критическое мышление, креативность, коммуникабельность и командную работу. Эти навыки помогут в учёбе и будущей профессии, даже если она не будет связана с искусственным интеллектом.


Методологию 4К для обучения детей рекомендуют ЮНЕСКО и НИУ ВШЭ.

Другие курсы, которые понравятся школьникам

10—16 лет
Программирование в Minecraft: Python
Программируйте на Python, создавайте 3D-вселенные, управляйте искусственным интеллектом.
11—17 лет
Кибербезопасность
Научитесь противостоять хакерам, распознавать цифровые угрозы и предотвращать их
12–17 лет
Программирование на Python
Начните программировать на Python и создайте свой первый сайт
11—17 лет
Веб-разработка
Создавайте сайты о любимых увлечениях: супергероях, играх, музыкантах, книгах