8 (800) 234-67-07
Введите сумму к оплате
Content Oriented Web
Make great presentations, longreads, and landing pages, as well as photo stories, blogs, lookbooks, and all other kinds of content oriented projects.
Записаться на бесплатный урок
Данные не передаются третьим лицам
Хотите посмотреть как проходят занятия в школе?
Запишитесь на открытый урок!
Запишитесь на открытый урок!
Это ни к чему вас не обязывает
Курс нейронные сети
По итогам курса подросток научится:
- работать с базами данных и писать эффективный код на Python;
- создавать модели машинного обучения и data-инженерии;
- приемам внедрения нейронных сетей на прикладном уровне.
Попробуйте бесплатно!
Формат
Онлайн занятия из любой
точки мира в группе
или индивидуально
точки мира в группе
или индивидуально
Возраст
Курс нейронные сети
подходит для детей и
подростков 13-17 лет
подходит для детей и
подростков 13-17 лет
Программа
Срок обучения 4 месяца
36 занятий, длительность
урока 90 минут
36 занятий, длительность
урока 90 минут
Сертификат
После обучения ребенок
получает сертификат о
прохождении курса
получает сертификат о
прохождении курса
Этот курс подойдет подростку, если он
Мечтает связать свою будущую профессию со сферой IT
Освоил базу по программирование на Python
Интересуется точными науками. Любит математику и информатику
О курсе
Сегодня никого не удивишь рекомендательными системами, которые помогают выбрать фильм для вечернего просмотра или умными чат-ботами, с которыми можно записаться на прием к стоматологу или обновить тариф на услуги связи. Данные интеллектуальные помощники настолько прочно вошли в нашу жизнь, что использование подобных сервисов уже становится привычным и обыденным новшеством. Но кто же создает подобные смарт-системы? Ответ есть: специалист по машинному обучению, эксперт по работе с данными и нейронными сетями…
▸ алгоритмы машинного обучения - научатся работать с большими массивами данных, сумеют построить по ним аналитические выводы (даже подтянуть уровень знаний по алгебре!)
▸ освоят приемы внедрения нейронных сетей на прикладном уровне.
▸ освоят приемы внедрения нейронных сетей на прикладном уровне.
▸ ребята смогут построить систему для распознавания изображений
▸ спрогнозируют цены на недвижимость по ее параметрам ▸ смогут создать сервис для классификации пользователей и/или пассажиров самолета по их характеристикам.
Данный курс актуален для тех, кто уже освоил программирование на Python до уровня знаний ООП и стремиться внедрить навыки и силы в практическое применение! Полученные на курсе теория и практика готовят ребенка к полноценному усвоению быстроразвивающейся и высоко востребованной IT-профессии, а многообразие созданных проектов и изученных библиотек дадут хороший старт на пути к трудоустройству в будущем.
• Библиотеки: plotly, numpy, pandas, scipy, seaborn, sklearn, pytorch
• Работа в Google Colab и с визуализацией
• Необходимы знания по языку Python, веб-браузер
• Будет полезно для развития в алгебре, программировании, выявления закономерностей
• Можно развить аналитический склад ума, скорость и глубину мышления
▸ спрогнозируют цены на недвижимость по ее параметрам ▸ смогут создать сервис для классификации пользователей и/или пассажиров самолета по их характеристикам.
Данный курс актуален для тех, кто уже освоил программирование на Python до уровня знаний ООП и стремиться внедрить навыки и силы в практическое применение! Полученные на курсе теория и практика готовят ребенка к полноценному усвоению быстроразвивающейся и высоко востребованной IT-профессии, а многообразие созданных проектов и изученных библиотек дадут хороший старт на пути к трудоустройству в будущем.
• Библиотеки: plotly, numpy, pandas, scipy, seaborn, sklearn, pytorch
• Работа в Google Colab и с визуализацией
• Необходимы знания по языку Python, веб-браузер
• Будет полезно для развития в алгебре, программировании, выявления закономерностей
• Можно развить аналитический склад ума, скорость и глубину мышления
Преимущества курса
Курс по нейронным сетям создан для ребят, увлеченных новыми технологиями. Курс незаменим для тех, кто планирует стать специалистом в области Data Science, ML-инженерии
Итоги курса
Фундаментальные знания для востребованной профессии в IT
Нейросети сегодня стремительно развиваются и прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Выпускники курса овладели основами профессии, которая сейчас на пике популярности
Сильная теоретическая база и практические знания
Ученики получили серьезные теоретические знания. Они успешно отработали их на практике, создавая реальные проекты
Портфолио творческих проектов
Каждый ученик разработал 3 собственных проекта. Теперь у него есть полноценное портфолио
Программа обучения
Модуль 1
Введение в машинное обучение
В ходе этого модуля у ребенка формируется представление о задачах решаемых с помощью технологий машинного обучения: задача классификации и регрессии. Происходит знакомство с основами линейной алгебры и необходимым для дальнейшей работы набором встроенных библиотек: Numpy, Pandas, Matplotlib.
Результат: Получение навыка создания матриц и векторов в программном коде, а также выполнения операций с ними, а также способность самостоятельно строить графики функций.
Результат: Получение навыка создания матриц и векторов в программном коде, а также выполнения операций с ними, а также способность самостоятельно строить графики функций.
Модуль 2
Анализ данных
В ходе изучения данного модуля формируются первичные представления об анализе данных и построении аналитических выводов. Изучаются такие методы анализа как построение диаграмм (столбчатых, точечных), построение матриц корреляции, группировка данных.
Результат: К концу этого модуля ребёнок сможет самостоятельно проводить анализ данных и представлять собственные выводы об аналитической структуре предоставленных данных.
Результат: К концу этого модуля ребёнок сможет самостоятельно проводить анализ данных и представлять собственные выводы об аналитической структуре предоставленных данных.
Модуль 3
Задача классификации
В этом модуле происходит детальное ознакомление с задачей классификации. Разбирается постановка задачи, шаги получения готового ответа и интерпретация полученных результатов. Ребенок познакомится с двумя основными алгоритмами решения данной задачи: дерево решений и метод к-ближайших соседей.
Результат: По итогам этого модуля ребенок сможет самостоятельно решать задачу классификации с подбором параметров для наиболее оптимального решения.
Результат: По итогам этого модуля ребенок сможет самостоятельно решать задачу классификации с подбором параметров для наиболее оптимального решения.
Модуль 4
Задача регрессии
В этом модуле происходит детальное ознакомление с задачей регрессии. Разбирается постановка задачи, шаги получения готового ответа и интерпретация полученных результатов. Ребенок познакомится с двумя основными алгоритмами решения данной задачи: дерево регрессии и линейной регрессии.
Результат: По итогам этого модуля ребенок сможет самостоятельно решать задачу регрессии с подбором параметров для наиболее оптимального решения.
Результат: По итогам этого модуля ребенок сможет самостоятельно решать задачу регрессии с подбором параметров для наиболее оптимального решения.
Модуль 5
Знакомство с Kaggle
На данном этапе обучения происходит знакомство с площадкой Kaggle, на которой можно самостоятельно искать датасеты для решения интересуемых задач
Результат: В итоге ребенок сможет самостоятельно искать для себя задачи, выполнять проектную работу на любых данных
Результат: В итоге ребенок сможет самостоятельно искать для себя задачи, выполнять проектную работу на любых данных
Модуль 6
Нейронные сети
В этом модуле ребёнок знакомиться с понятием нейронной сети: её архитектурой, принципом работы и областью применения нейронных сетей. Мы напишем первую собственноручную нейронную сеть, а также изучим алгоритмы обучения нейронных сетей. Далее познакомимся с библиотекой Tensorflow, которая позволяет автоматизировать процессы создания и обучения нейронных сетей
Результат: В результате ребенок научится создавать и применять технологию нейронных сетей для решения своих задач.
Результат: В результате ребенок научится создавать и применять технологию нейронных сетей для решения своих задач.
Модуль 7
Технологии компьютерного зрения
В ходе этого модуля происходит знакомство с технологиями компьютерного зрения: как с помощью нейронных сетей классифицировать ряд изображений. Происходит знакомство с таким методом как свертка объектов, и применения фильтров для выделения ключевых свойств классифицируемых изображений
Результат: Будет написана нейронная сеть, классифицирующая определенный набор изображений.
Результат: Будет написана нейронная сеть, классифицирующая определенный набор изображений.
Модуль 8
Окончательный проект
На данном этапе обучения мы реализуем, с применением всех полученных знаний, итоговый проект по всему курсу
Результат: По итогу у ребенка сформируется полное представление о постановке и методах решения задач машинного обучения
Результат: По итогу у ребенка сформируется полное представление о постановке и методах решения задач машинного обучения
Стоимость обучения
Акции и Бонусы
Онлайн школа программирования IT-COOL всегда лояльная и открыта к ученикам. Мы предлагаем различные бонусы и бесплатные уроки в знак благодарности за ваш выбор.
Преподаватели курса
Преподаватели школы - настоящие профессионалы. Они прошли трехэтапный отбор и программу повышения квалификации
Остались вопросы?
Конечно. Бесплатный пробный урок – возможность попробовать онлайн-курс в нашей школе и понять, интересно ли ребенку обучение.
Зачисление ученика в группу производится только после оплаты занятий. Группы формируются по количеству заявок, количество обучающихся в группе от двух до пяти человек. О начале занятий уведомляем за двое суток.
Да, для каждого нашего курса доступен вариант индивидуальных занятий с преподавателем.
Преподаватель начинает занятие с группой по расписанию. Если ученик не выходит на связь во время группового занятия, то пропущенный урок высылается в записи на электронную почту или в личный кабинет Платформы Moodle для самостоятельного изучения.
Ноутбук или компьютер, веб-камера, микрофон и наушники.
Минимальные технические требования:
Минимальные технические требования:
- операционная система Windows 7/8/8.1/10, Mac OS X 10.9, 10.10, 10.11
- установленный интернет браузер Google Chrome последней стабильной пользовательской версии с включённым авто обновлением
- оперативная память: от 4 Гб
- процессор: 64 битный 2-х ядерный процессор от 1,9 ГГц
Сертификат о прохождении курса выдается при успешном выполнении итогового тестирования или итоговой практической работы в рамках курса.
Отзывы о курсе
Как же нам повезло,что знакомая посоветовала онлайн занятия по программированию в IT COOL. Сын очень интересовался,но времени не хватало возить,а сидя за компом и не выходя из дома в самый раз.За короткое время дети успевают создавать свои проекты.
Большое спасибо нашему преподавателю Денису,он всегда готов объяснить материал ещё раз,ответить на все вопросы.Благодаря ему процесс игры стал осознанным,появились цели научиться самому делать игры,придумывать правила и делиться результатами с другими.
За время обучения минусов не выявила.
-Индивидуальный подход к каждому!
-Ребёнок разносторонне развивается!
-Получает знания и сразу же применяет их на практике!
-Программирование это навык который в будущем просто необходим!
Большое спасибо нашему преподавателю Денису,он всегда готов объяснить материал ещё раз,ответить на все вопросы.Благодаря ему процесс игры стал осознанным,появились цели научиться самому делать игры,придумывать правила и делиться результатами с другими.
За время обучения минусов не выявила.
-Индивидуальный подход к каждому!
-Ребёнок разносторонне развивается!
-Получает знания и сразу же применяет их на практике!
-Программирование это навык который в будущем просто необходим!
Спасибо онлайн школе IT-COOL! Большая благодарность нашему педагогу!
Это единственные занятия, о которых ребенку не надо напоминать.
Занимается с большим интересом, домашнее задание делает сразу после прохождения урока, так затягивает)
Это единственные занятия, о которых ребенку не надо напоминать.
Занимается с большим интересом, домашнее задание делает сразу после прохождения урока, так затягивает)
Другие направления обучения
Записаться на бесплатный урок
Данные не передаются третьим лицам