Курс на Stepik
Обложка курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение» на Stepik
990 ₽

Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс для тех, кто готовится к олимпиадам по ИИ и хочет научиться решать задачи честно: читать данные, писать на Python, считать метрики, обучать модели и не допускать утечек. От первой модели-дерева до нейросетей и финального ML-тура: 7 модулей, 35 уроков и 122 задания с подробным разбором ошибок.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Учеников на курсе 1
Сертификаты, выданные на курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Количество уроков 35
Тесты в курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Количество квизов 122
Стоимость курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Стоимость курса 990 ₽ —
Обновления курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение» 7 разделов Уроки в курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение» 35 уроков Тесты в курсе «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение» 122 теста Последнее обновление курса «Олимпиадный тренажёр по ИИ: Python, данные и машинное обучение» обн. 29 сентября 2026

Первое решение

4 урока
1. Почему программе не сообщают правильные ответы ↗
2. Входная диагностика: читать код и замечать ошибку ↗
3. Рабочая тетрадь участника ↗
4. Первая модель до большой теории ↗

Python для журнала измерений

6 уроков
1. Один проход по телеметрии ↗
2. Задача «Спутник потерял связь» ↗
3. От записей к частотам ↗
4. Задача «Очередь на антенну» ↗
5. CSV не состоит из готовых чисел ↗
6. Задача «Отчёт смены» ↗

Математика на понятных числах

5 уроков
1. Среднее теряет один плохой день ↗
2. Задача «Два одинаковых средних» ↗
3. Вероятность после нового сообщения ↗
4. Что значит «похожий прибор»: координаты, расстояние и масштаб ↗
5. Как программа учится уменьшать ошибку ↗

Массивы и таблицы

3 урока
1. Три датчика и один массив: как читать NumPy ↗
2. Таблица марсохода: сначала понять данные, потом считать ↗
3. Признак должен быть доступен вовремя ↗

Честное обучение

6 уроков
1. Что модель вправе знать ↗
2. Цена неверной тревоги ↗
3. Когда ответ — число или порядок ↗
4. Соседи, прямая и дерево ↗
5. Несколько моделей помогают друг другу ↗
6. Один воспроизводимый эксперимент ↗

Нейросети и разные данные

3 урока
1. От нейрона к обучению сети ↗
2. Изображение становится числами ↗
3. Сообщение становится признаками ↗

Алгоритмы и соревнование

8 уроков
1. Правильное решение слишком медленное ↗
2. Связь между станциями ↗
3. Первые минуты незнакомой задачи ↗
4. Пробный отбор ↗
5. Разбор отбора ↗
6. Пробный ML-тур ↗
7. Финальная задача ↗
8. Разбор финала ↗