Курс на Stepik
Обложка курса «Погружение в искусственный интеллект» на Stepik
Бесплатно

Погружение в искусственный интеллект 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

"Погружение в искусственный интеллект" - образовательный курс РЦ "Альтаир" (Новосибирская область) для школьников 7 - 11 классов, который поможет разобраться в основах машинного обучения, современных направлениях ИИ и принципах разработки собственных проектов. Участники смогут выбрать интересующие направления, попробовать работу с данными и моделями и подготовиться к решению реальных проектных задач.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Погружение в искусственный интеллект»Учеников на курсе 275
Сертификаты, выданные на курсе «Погружение в искусственный интеллект»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Погружение в искусственный интеллект»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Погружение в искусственный интеллект»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Погружение в искусственный интеллект»Количество уроков 27
Тесты в курсе «Погружение в искусственный интеллект»Количество квизов 100
Задачи с кодом в курсе «Погружение в искусственный интеллект»Количество задач с кодом 19
Время прохождения курса «Погружение в искусственный интеллект»Время прохождения курса
Обновления курса «Погружение в искусственный интеллект»Обновления курса
Дата публикации курса «Погружение в искусственный интеллект»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Погружение в искусственный интеллект»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Погружение в искусственный интеллект» 5 разделов Уроки в курсе «Погружение в искусственный интеллект» 27 уроков Тесты в курсе «Погружение в искусственный интеллект» 100 тестов Задачи в курсе «Погружение в искусственный интеллект» 19 задач Время прохождения курса «Погружение в искусственный интеллект» 5 ч. Последнее обновление курса «Погружение в искусственный интеллект» обн. 3 сентября 2026

Введение в образовательную программу

4 урока
1. О курсе "Погружение в искусственный интеллект"
2. Знакомство с командой и участниками
3. Структура курса и образовательные маршруты
4. Организация работы на курсе и система поддержки

Самостоятельное обучение и работа с информацией

4 урока
1. Как разобраться в том, чего вы не знаете
2. ИИ как инструмент обучения и поиска информации
3. Как разбираться в чужом коде
4. Как находить и исправлять ошибки

Python для анализа данных и ML

9 уроков
1. Самодиагностика
2. Google Colab: рабочая среда для ML
3. Коллекции и обработка наборов данных
4. Функции: создаем свои собственные инструменты
5. Библиотеки и готовые инструменты
6. NumPy: учимся работать с массивами
7. Pandas: работа с датасетами
8. Исследование и визуализация данных
9. Итоговый практикум

Основы искусственного интеллекта

5 уроков
1. Что мы называем искусственным интеллектом?
2. Как машина учиться?
3. Что происходит внутри модели во время обучения?
4. Почему модель умеет работать с тем, что никогда не видела?
5. Как понять, что модель действительно работает?

Практика машинного обучения

5 уроков
1. Практикум №1. Задача классификации: знакомство с данными
2. Практикум №1. Обучаем классификатор
3. Практикум №1. Исследуем классификатор
4. Практикум №2. Задача регрессии
5. Практикум №3. Решаем свою задачу ML