Дополнительная образовательная программа «Инженерная лига Политеха» по теме: Введение в искусственный интеллект
👥Уровень участников: начинающие (но требуется математическая подготовка)
👥Возраст участников: 9-11 класс.
Внимание! Программа рассчитана на школьников с достаточно уверенным уровнем знаний по математике и базовыми навыками по программированию. Мы погружаемся в математические основы машинного обучения — это уровень, приближенный к вузовскому.
Для освоения программы требуются следующие знания и навыки:
- Уверенное знание функций, базовой тригонометрии.
- Базовые навыки программирования на Python (умение работать с основными типами данных (целочисленные, с плавающей точкой, строки, массивы), условными операторами, циклами и функциями)
- Готовность к изучению математики вузовского уровня (линейная алгебра, производные, градиенты)
- Высокая мотивация и готовность к интенсивной интеллектуальной работе
Программа подойдет тем, кто хочет не просто пользоваться нейросетями, а понять, как они работают «под капотом», и сделать первый шаг в профессию исследователя в области ИИ.
🎯 Краткое описание и цели программы:
Нейросети окружают нас повсюду, но как они на самом деле работают? Что скрывается за словом «обучение»? На этом интенсиве ты выйдешь за рамки готовых библиотек и разберёшься в математических основах искусственного интеллекта. За 5 дней ты пройдёшь путь от программирования одного нейрона до создания полноценных моделей линейной и логистической регрессии. Ты реализуешь нейросеть с нуля на Python, разберёшься с градиентным спуском, функциями ошибки и метриками качества, а также научишься обрабатывать изображения с помощью OpenCV. Итогом станут две собственноручно написанные модели машинного обучения!
💫 Почему это важно?
Сегодня огромное количество специалистов умеют использовать готовые нейросетевые библиотеки, но единицы понимают, как они устроены на самом деле. Именно эти «единицы» создают новые алгоритмы и работают над прорывными технологиями в корпорациях, занимающихся инновациями в области ИИ. Понимание математических основ — это ключ к тому, чтобы не просто применять модели, а разрабатывать их самостоятельно. Этот курс даст тебе базу, которая позволит в будущем уверенно изучать ИИ в вузе и развиваться в одном из самых востребованных направлений.
➞ Структура и содержание программы:
- Введение в ИИ: Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети? Обзор существующих решений и их различия. Постановка задач на интенсив.
- Биологические и математические основы: Как устроен нейрон человека и как это перенесено в математическую модель? Функция активации, веса, смещение.
- Работа с данными: Какие бывают данные? Преобразование категориальных факторов в числовые, корреляционный анализ. Библиотеки Pandas и Matplotlib для обработки и визуализации.
- Линейная алгебра для ИИ: Матрицы, операции с ними. Применение линейной алгебры в машинном обучении. Векторы, скалярное произведение.
- Математическое программирование: Градиент, производная и её применение. Методы оптимизации: градиентный спуск, метод имитации отжига.
- Перцептрон Розенблата: Создание простейшей модели нейрона с нуля. Реализация логических элементов на одном нейроне.
- Многослойные сети: Объединение нейронов в нейронную сеть. Реализация алгоритма обучения весов и оценки точности.
- Линейная и логистическая регрессия: Разбор алгоритмов. Функция ошибки (loss-функция). Метрики качества моделей.
- Обработка изображений: Библиотека OpenCV. Видео и изображения как математические объекты. Детектирование простых геометрических фигур.
🔧 Практические занятия и проекты:
Ты создашь с нуля на Python две работающие модели машинного обучения: модель линейной регрессии (предсказание числового значения) и модель логистической регрессии (классификация объектов). Также научишься обрабатывать изображения и детектировать на них объекты с помощью OpenCV. Итогом станут две собственноручно разработанные модели и понимание математических принципов их работы.
💫 Преимущества участия:
- Именной сертификат участника
- Понимание математических основ ИИ
- Навыки реализации нейросетей и алгоритмов МО на Python с нуля
- Практика работы с профессиональными библиотеками (NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV)
- Две собственные модели машинного обучения для портфолио
- Фундамент для дальнейшего изучения ИИ в вузе и карьеры в Data Science
📆 Организационные детали:
- Время занятий: 14:00-18:00
- Место проведения: кампус Политехнического университета
- Стоимость: 11 900 рублей