Нейронные сети и методы машинного обучения
Погрузитесь в мир нейронных сетей и машинного обучения!
Курс направлен на ознакомление с устройством и способами применения нейронных сетей, а также других методов машинного обучения для анализа больших данных
Для кого?
Учащиеся 8-11 классов, студенты колледжей и первых курсов вузов.
Приглашаем молодых программистов, владеющих базовым инструментарием Python, и желающим погрузиться в изучение методов машинного обучения и работу с технологиями искусственного интеллекта
Для работы необходимы базовые знания Python!
Приглашаем молодых программистов, владеющих базовым инструментарием Python, и желающим погрузиться в изучение методов машинного обучения и работу с технологиями искусственного интеллекта
Для работы необходимы базовые знания Python!
Преимущества проекта
- Первый курс по нейронным сетям на русском языке, программа которого адаптирована под математический аппарат 8-го класса и ориентирована на освоение учащимися от 14 лет
- Курс основан на решении задач из реальной практики. Участники создают собственные первые классификаторы, которые можно сразу же применить в своих робототехнических или любых других проектах
- Курс позволяет влиться в широкое сообщество молодых Data Scientist'ов "AVT.GLOBAL Community", начать готовиться к Олимпиаде Кружкового движения НТИ и принимать участие в хакатонах профессиональных разработчиков
Белкин Василий Сергеевич
к.т.н., технический директор ООО «Академия Высоких Технологий», научный руководитель профиля «Автономные транспортные системы» Олимпиады КД НТИ
Нейронные сети и методы машинного обучения
После прохождения курса учащиеся
- познакомятся с нейронными сетями, их внутренним устройством и типизацией
- узнают о методах подбора архитектуры нейронной сети для решения конкретной прикладной задачи
- научатся создавать классификаторы на основе нейронных сетей для автоматического сортировки изображений по расположенному объекту (задача прохождения CAPTCHA-теста)
- научатся применять готовые нейронные сети в собственных проектах
Нейронные сети и методы машинного обучения
Нейронные сети — одна из наиболее востребованных технологий искусственного интеллекта и самый популярный метод машинного обучения. Впервые у учащихся старших классов появилась возможность не только познакомиться с нейронными сетями, но и понять их внутреннее устройство и изучить особенности различных архитектур. Курс ориентирован на молодых программистов, владеющих базовым инструментарием Python, и желающим погрузиться в изучение методов машинного обучения и работу с технологиями искусственного интеллекта.
Программа первого месяца посвящена знакомству с нейронными сетями и созданию своих первых классификаторов. Учащимся предстоит:
При этом курс построен по системе непрерывного развития, и на последующих ступенях изучения учащимся предстоит освоить применение нейронных сетей для решения других типов задач, а также научиться работать и с другими методами машинного обучения.
Программа первого месяца посвящена знакомству с нейронными сетями и созданию своих первых классификаторов. Учащимся предстоит:
- узнать про устройство нейронных сетей, основные направления их применения и принципы обучения
- познакомиться с бинарным классификатором, полносвязными и свёрточными нейронными сетями
- научиться создавать и размечать датасеты для обучения и тестирования нейронных сетей
- создать свои собственные классификаторы
- начать применять нейронные сети для детектирования объектов и явлений
При этом курс построен по системе непрерывного развития, и на последующих ступенях изучения учащимся предстоит освоить применение нейронных сетей для решения других типов задач, а также научиться работать и с другими методами машинного обучения.
Как проходит обучение?
Занятия проходят за столами, на которых есть компьютеры с выходом в интернет и устойчивым соединением. Для начала ведения занятий необходима установка ПО на компьютеры.
2 семестр
«Основы робототехники»
«Основы робототехники»
- Что есть три способа программировать Arduino и научишься одному из них?
- Что такое алгоритм управления?
- Два новых датчика — ультразвуковой и инфракрасный?
- Может ли 4-колёсный робот ехать боком?
- В чём отличие серводвигателя от двигателя постоянного тока?
- Как работает парктроник на автомобилях?
- Что такое системы умного дома?
- Как устроены простые чат-боты?
- Может ли робот найти выход из лабиринта?
- Курс состоит из 16 академических часов, 8 занятий
- Стоимость курса для 1 участника - 8 900 рублей
- Минимальное число участников в группе - 8 человек
- Количество учеников в группе - 8-16 участников
Оставьте заявку
Записывайтесь на наши занятия! Регистрируйтесь на промо-мероприятия.
Отправляя форму Вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и обработкой персональных данных
