Курс на Stepik
Обложка курса «Искусственный интеллект в математике» на Stepik
Бесплатно

Искусственный интеллект в математике ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс об использовании ИИ для решения математических задач. Вы научитесь составлять промты для нейросетей (GigaChat, Qwen Chat, DeepSeek), использовать символьные решатели (Wolfram Alpha, SageMath) для точных вычислений и применять гибридный подход. Курс подходит школьникам 8–11 классов, студентам и преподавателям математики, желающим осознанно применять ИИ в учёбе и расчётах. Программирование не требуется, достаточно базовой алгебры.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Искусственный интеллект в математике»Учеников на курсе 26
Сертификаты, выданные на курсе «Искусственный интеллект в математике»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Искусственный интеллект в математике»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Искусственный интеллект в математике»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Искусственный интеллект в математике»Количество уроков 16
Тесты в курсе «Искусственный интеллект в математике»Количество квизов 116
Время прохождения курса «Искусственный интеллект в математике»Время прохождения курса —
Обновления курса «Искусственный интеллект в математике»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Искусственный интеллект в математике»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Искусственный интеллект в математике»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Искусственный интеллект в математике» 7 разделов Уроки в курсе «Искусственный интеллект в математике» 16 уроков Тесты в курсе «Искусственный интеллект в математике» 116 тестов Время прохождения курса «Искусственный интеллект в математике» 1 ч. Последнее обновление курса «Искусственный интеллект в математике» обн. 3 мая 2026

1. Введение в мир нейросетей и ИИ

2 урока
Закрытый
1.1 Что такое искусственный интеллект и нейросети? ↗
2
1
7м 22с
0
Закрытый
1.2 Зачем обычному человеку разбираться в нейросетях? ↗
1
1
7м 22с
0

2. Как устроены генеративные нейросети

2 урока
Закрытый
2.1 От данных к творчеству: как нейросети «учатся» ↗
1
1
8м 48с
0
Закрытый
2.2 Основные типы генеративных моделей ↗
1
1
-
0

3. Генерация текста с помощью ИИ

3 урока
Закрытый
3.1 Знакомство с текстовыми ИИ: возможности и ограничения ↗
1
1
7м 44с
0
Закрытый
3.2 Основы промт-инжиниринга для текста ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.3 Продвинутые техники: уточнение, итерация, контроль стиля ↗
1
1
-
0

4. Численные методы и символьные решатели: сравнение с ИИ

4 урока
Закрытый
4.1 Чем нейросеть отличается от символьного решателя ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.2 Задачи, которые нейросеть не решает ↗
2
1
-
0
Закрытый
4.3 Как выбирать: нейросеть или решатель ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.4 Практика: комбинирование нейросети и решателя ↗
1
1
-
0

5. Генерация изображений с помощью ИИ

3 урока
Закрытый
5.1 Обзор инструментов ↗
1
1
7м 36с
0
Закрытый
5.2 Базовый промпт-инжиниринг для изображений ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3 Улучшение результата: параметры, переформулировка, доработка ↗
1
1
-
0

6. Ответственность, этика и будущее ИИ

3 урока
Закрытый
6.1 Этические дилеммы: авторство, плагиат, дипфейки ↗
1
1
7м 19с
0
Закрытый
6.2 Как продолжать учиться и не утонуть в ИИ ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.3 Итоговый проект и тестирование ↗
1
1
-
0

7. Итоговый проект и тестирование

2 урока
Закрытый
7.1 Итоговый проект ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.2 Итоговый проект и тестирование ↗
1
1
-
0