Этот курс дублирует содержание соответствующей дополнительной общеразвивающей программы проекта "Код будущего".  Курс будет дополняться инструкциями для преподавателя. Рекомендуем вам ознакомиться с материалами курса до старта обучения детей и спланировать свой образовательный процесс. 


Программа знакомит слушателей:

  • с основными принципами машинного обучения (обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением);
  • основами методологии CRISP DM, этапами создания проектов ИИ;
  • основами работы с Python;
  • методами работы с базовыми библиотеками анализа данных (numpy, pandas, matplotlib, SQLite);
  • сферами использования машинного обучения (анализ данных, компьютерное зрение, обработка естественного языка).


В программе раскрываются:

  • особенности использования ИИ для решения социальных и экономических проблем;
  • предварительная обработка и визуализация данных;
  • алгоритмы машинного обучения для решения задач классификации, кластеризации, уменьшения размерности, регрессии;
  • метрики для оценки эффективности работы алгоритма машинного обучения;
  • возможности внедрения разработанных и обученных алгоритмов.