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 27
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

Введение в мир нейросетей и ИИ

2 урока
1. Что такое искусственный интеллект и нейросети?
2. Зачем обычному человеку разбираться в нейросетях?

Как устроены генеративные нейросети

2 урока
1. От данных к творчеству: как нейросети «учатся»
2. Основные типы генеративных моделей

Генерация текста с помощью ИИ

3 урока
1. Знакомство с текстовыми ИИ: возможности и ограничения
2. Основы промт-инжиниринга для текста
3. Продвинутые техники: уточнение, итерация, контроль стиля

Численные методы и символьные решатели: сравнение с ИИ

4 урока
1. Чем нейросеть отличается от символьного решателя
2. Задачи, которые нейросеть не решает
3. Как выбирать: нейросеть или решатель
4. Практика: комбинирование нейросети и решателя

Генерация изображений с помощью ИИ

3 урока
1. Обзор инструментов
2. Базовый промпт-инжиниринг для изображений
3. Улучшение результата: параметры, переформулировка, доработка

Ответственность, этика и будущее ИИ

3 урока
1. Этические дилеммы: авторство, плагиат, дипфейки
2. Как продолжать учиться и не утонуть в ИИ
3. Итоговый проект и тестирование

Итоговый проект и тестирование

2 урока
1. Итоговый проект
2. Итоговый проект и тестирование