Самый сложный и продвинутый курс для подростков никого не оставит равнодушным. Ребята пройдут путь от полного непонимания того, что такое нейронные сети и как они работают, до создания своей простой математической модели на языке программирования Python.
Подростки поймут главные идеи машинного обучения, известные методы работы с данными, понятия регрессии и векторов, а также освоят действия с матрицами. Ученики разберутся, как устроена многослойная нейронная сеть и в чём задача свёрточных слоёв.
Содержание курса:
Базовые модели машинного обучения;
Обработка текстовой информации и изображений;
Решение задач регрессии и классификации с помощью машинного обучения;
Разработка и решение собственной задачи регрессии или классификации с использованием полученных знаний.
Цель курса:
Кому подойдет курс:
Курс для продвинутых подростков, которые умеют программировать, создают свои проекты и ищут новый вызов.
Познакомить ребенка с разработкой нейронных сетей. Знакомство и применение значимых навыков программирования и некоторыми темами высшей математики и мат. анализа (матрицы и операции над ними, градиенты).
Выпускники курса смогут:
Программировать на языке Python;
Самостоятельно строить алгоритмы и функции;
Применять популярные библиотеки для работы с нейросетями;
Понимать основы линейной алгебры и математического анализа;
Понимать основы теории оптимизации и построения нейронных сетей;
Задачи курса:
1. Показать стандарты с документацией библиотек программирования; 2. Научить уверенному владению блокнотами, которые используются не только в машинном обучении, но и в целом направлении Data Science; 3. Показать структуру мышления при реализации своих программ; 4. Научить ребенка использовать библиотеки, их функции и методы; 5. Создать свою собственную нейронную сеть с использованием библиотек TensorFlow и PyTorch.
Самостоятельно ставить и решать задачи машинного обучения.
Результат обучения:
Несколько обученных нейронных сетей для решения прикладных задач.
Технические навыки:
Навык применения высшей математики и мат. анализа в контексте нейронных сетей;
Создание классификационных нейронных сетей;
Создание нейронных сетей для обработки естественного языка.
Бизнес-навыки:
Постановка и решение задач;
Логическое мышление;
Поиск и анализ информации;
Развитие коммуникативных навыков при решении задач.
Требования к ученикам (уровень знаний):
Знание основ языка программирования Python;
Понимание термина «математическая функция»;
Требования к оборудованию:
Ноутбук или ПК на Windows, macOS или Linux с установленным браузером актуальной версии;
Веб-камера;
Стабильное подключение к сети Интернет.
Умение работать с графиками функций и с системой координат, понимание термина «вектор»;
Уверенное пользование компьютером (знает, как открывать папки, менять имя файла, запускать приложения, устанавливать программы);
Начальные знания английского языка и умение печатать на английской раскладке (знает перевод слов "settings", "true", "open" и может напечатать их).
Оставьте заявку и успейте забронировать место на курсе