4 новых курса Академии искусственного интеллекта для учащихся 7-11 классов и для педагогов

Благотворительный фонд Сбербанка «Вклад в будущее» в рамках одного из своих флагманских
проектов «Академия искусственного интеллекта для школьников» запустил 4 новых курса для педагогов и для учащихся 8–11 классов. Курсы находятся в открытом доступе. Начните их изучение прямо сейчас!

Онлайн-курс «Введение в искусственный интеллект»

Для педагогов

Курс познакомит со сферами применения ИИ, расширит представление о машинном обучении. Курс содержит методические рекомендации, описание перспектив, которые есть у школьников в этой сфере, источники, книги, сайты, с которых можно начать погружение в ИИ.

Пройти курс

Онлайн-курс «Введение в Linux»

Для учащихся 8–11 классов

Изучение курса позволит тебе пройти путь от установки дистрибутива до первых скриптов на встроенной среде. По завершении курса ты сможешь работать с терминалом системы, с правами доступа объектов и изменять их для разных групп пользователей, редактировать файлы с помощью встроенного редактора vim, писать продвинутые скрипты на bash, компилировать файлы, написанные на языке Cи.

Пройти курс

Онлайн-курс для школьников «Математика для Data Science»

Для учащихся 8–11 классов

Курс состоит из 3 блоков: линейная алгебра, теория вероятностей и математический анализ. Ты научишься основам высшей математики, разберёшь задачи машинного обучения и закрепишь полученные знания на практике. Смотри видеоуроки с опорой на конспекты и изучай текстовые материалы.

Пройти курс

Онлайн-курс по машинному обучению продвинутого уровня

Для учащихся 8–11 классов

Изучив, ты научишься использовать продвинутые алгоритмы машинного обучения для решения задач анализа данных, производить кластеризацию, понижать размерность и визуализировать данные с помощью библиотеки sklearn, создавать Telegram-ботов и многое другое. Начинающие же могут сначала пройти основной курс (ниже), где с нуля получат необходимые знания: от основ программирования на Python до разработки алгоритмов МО с использованием нейросетей.

Пройти курс

Онлайн-курс по машинному обучению

Для учащихся 8–11 классов

Изучив курс, ты научишься использовать библиотеки для обработки и анализа данных на Python, применять линейные модели, решающие деревья и леса, бустинг и нейронные сети, сравнивать и выбирать оптимальный алгоритм машинного обучения для решения задач классификации и регрессии, строить полносвязные и сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения с помощью фреймворка Pytorch.

Пройти курс

Назад