Системный практико-ориентированный курс, дающий базовое понимание ключевых концепций и методов машинного обучения и искусственного интеллекта
Математический фундамент
Вероятность, комбинаторика, описательная статистика, векторы и матрицы
Анализ и визуализация данных
Работа с реальными данными, их обработка и исследование
Классификация
5+ алгоритмов (от kNN и логистической регрессии до нейросетей) и метрики оценки
Регрессия и прогнозирование
Методы предсказания численных значений и временных рядов
Рекомендательные системы
От классических подходов до нейросетевых на примере библиотеки Surprise
Материалы курса
Лекционный материал
Разбор новых понятий, выходящих за рамки школьной программы, но крайне необходимых для понимания машинного обучения и искусственного интеллекта.
Практические задания на закрепление навыков
Полученные знания по каждому понятию ты применишь на практике. Получишь результат и, самое главное, сделаешь выводы по итогам работы.
Прикладные задачи на Python
Переход на качественно новый уровень освоения языка программирования. Ты выйдешь за рамки базового синтаксиса Python и освоишь его ключевые библиотеки для анализа данных на реальных задачах.
Олимпиадные задачи ВсОШ по информатике (профиль "ИИ")
Профиль, появившийся в 2025/2026 учебном году, с только формирующимся архивом задач - разбираем актуальные задания по горячим следам.
Дополнительные задания по запросу
Курс не предполагает домашних заданий и самостоятельного изучения материала. Но если тебе захочется копнуть глубже и больше, материалами обеспечим.
Разработанные кейсы
В ходе курса ты создашь свою модель машинного обучения, решающую реальную задачу.
Длительность курса
15 занятий по 2 часа 1 раз в неделю
Формат занятий
очные занятия Екатеринбург, ул. Радищева, 33
Стоимость
10 500 рублей/месяц
Расписание
пятница 17:30 - 19:30
Группа 1 Старт занятий - 30 января 2026 года Окончание курса - 22 мая 2026 года
суббота 16:00 - 18:00
Группа 2 Старт занятий - 31 января 2026 года Окончание курса - 23 мая 2026 года
Специализация: мобильная робототехника, программирование Python, олимпиадная подготовка по робототехнике и ИИ, физика
Требования к ученикам
Ты учишься в старших классах (9-11) или являешься студентом 1-2 курса
Знаешь язык программирования Python как минимум на базовом уровне
Демонстрируешь высокие результаты в освоении школьного курса математики. Способен анализировать сложные проблемные ситуации, разрабатывать и оперировать моделями, выдвигать гипотезы, применять продвинутое математическое мышление и использовать знания в нестандартных условиях