Разработка интеллектуальных агентов на Python

На курсе вы научитесь создавать программы, способные анализировать данные, принимать решения и взаимодействовать с окружением, с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения

Два уровня обучения:

  • Базовый — для тех, кто уже знаком с основами программирования
  • Продвинутый — для тех, кто умеет уверенно программировать на Python и хочет решать настоящие инженерные задачи
  • 144 академических часа
  • Начальный и продвинутый уровни подготовки
  • Обучение онлайн и оффлайн

Бесплатный курс для школьников 8-11 классов и обучающихся по программам СПО

4 модуля по 36 академических часов (всего 144 ак. ч)

Именной сертификат по завершению курса

Увлекательные интерактивные занятия

Практико-ориентированное обучение

Наши преимущества

01

Программа

За 144 часа учащиеся научатся основам программирования на Python, программированию искусственного интеллекта и решению актуальных задач

02

Среда обучения

Интерактивная среда обучения с большим набором контента: видеозаписи, лекции, карточки, конспекты, тренажеры и крутые тестовые задания, которые помогают в освоении материала и мотивируют ребят для дальнейшего обучения

03

Комфортный темп

Удобный график обучения и режим активностей. Каждый обучающийся самостоятельно выбирает темп, в котором ему удобно заниматься и принимать участие в мероприятиях

04

Преподаватели

Занятия проводят преподаватели, имеющие практический опыт в области создания нейронных сетей и обучения языкам программирования

05

Допобразование

Дополнительное образование по информатике. Первые проекты в портфолио. Углубленные знания, которые пригодятся для сдачи ОГЭ, ЕГЭ и поступления в вуз

06

Сертификат

По завершении обучения выдается сертификат, подтверждающий наличие знаний в программировании

07

Сопровождение

После обучения полный доступ к обучающим материалам: лекциям, презентациям, видеоурокам

кто может учиться

  • Школьники 8–11 классов
  • Студенты СПО

курс подойдет тем, кто

интересуется программированием
и ИТ-разработкой

хочет стать ИТ-профи, востребованным во многих отраслях практики

имеет склонность к математике и информатике

внимателен, усидчив и не ищет готовых решений

Уровни курса

Базовый

Вы изучите: основы обработки данных на Python, классические алгоритмы машинного обучения, основы работы с нейросетями и компьютерным зрением.

Чему научитесь:

  • Работать с данными: сбор, обработка, визуализация (Python, Pandas)
  • Применять методы машинного обучения: регрессия, классификация
  • Создавать и обучать нейросети (Keras, TensorFlow)
  • Обрабатывать изображения и текст с помощью нейросетей
  • Разрабатывать ИИ-решения

Продвинутый

Вы погрузитесь в мир искусственного интеллекта: научитесь готовить данные, строить сложные нейросети, создавать рекомендательные системы и умных ботов.

Чему научитесь:

  • Анализировать и готовить данные для ИИ
  • Строить модели: бустинг, ансамбли, PyTorch
  • Разрабатывать рекомендательные системы
  • Обеспечивать безопасность решений
  • Разрабатывать интеллектуальных агентов для сложных задач
  • Реализовывать и внедрять собственные ИИ-проекты
  • Работать с текстом, последовательностями, графовыми эмбеддингами

Форматы и бонусы:

Интерактивные симуляторы + удаленный доступ к аппаратным стендам

Онлайн-сессии с преподавателями-практиками из отрасли

Домашние практические задания с видеогайдами

Годовой доступ к материалам, репозиториям и чату поддержки

Сделайте решающий шаг к карьере в сфере автономных мобильных роботов!

Программа курса
1 модуль. Основы работы с данными
  1. Тема 1.1 Классификация нейронных сетей и цифровая этика
  2. Тема 1.2 Структуры хранения данных в Python
  3. Тема 1.3 Обработка ошибок данных и методы исключений
  4. Тема 1.4 Pandas и Numpy в преобразовании категориальных данных
  5. Тема 1.5 Работа с файлами (CSV, JSON)
  6. Тема 1.6 Работа с внешними данными и API с помощью Requests
  7. Тема 1.7 Визуализация данных в MatPlotLib
2 модуль. Введение в машинное обучение
  1. Тема 2.1 Основы машинного обучения на примере задач кибербезопасности
  2. Тема 2.2 Линейные модели: регрессия и классификация используя Skikit-learn
  3. Тема 2.3 Оценка качества моделей и валидация данных
  4. Тема 2.4 Регулярные выражения в машинном обучении: очистка данных и генерация признаков
  5. Тема 2.5 Предобработка данных для машинного обучения на примере технологии Блокчейн
  6. Тема 2.6 Обучение без учителя: кластеризация и понижение размерности
  7. Тема 2.7 Борьба с переобучением в Skikit-learn
3 модуль. Основы нейронных сетей и глубокого обучения
  1. Тема 3.1 Перцептрон, полносвязные нейронные сети в Keras
  2. Тема 3.2 Классификация изображений (MNIST) с использованием TensorFlow
  3. Тема 3.3 Механизм обратного распространения ошибки и стахостический градиентный спуск SGD
  4. Тема 3.4 Сверточные нейронные сети и проект дополненной реальности AR на OpenCV
  5. Тема 3.5 Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  6. Тема 3.6 Переобучение и устойчивость нейросетей
  7. Тема 3.7 Простая нейросеть для всех: от кода до результата
4 модуль. Применение ИИ для типовых задач
  1. Тема 4.1 Интеллектуальный агент "Детектор": YOLO для распознавания объектов в робототехнических системах
  2. Тема 4.2 Интеллектуальный агент "Вега": Классификация аудио с помощью нейронных сетей
  3. Тема 4.3 Интеллектуальный агент "Лингвист": Обработка текстов с помощью нейронных сетей
  4. Тема 4.4 Интеллектуальный агент "Советник": Простейшие рекомендательные системы
  5. Тема 4.5 Интеллектуальный агент "Кластерон": Кластеризация и группировка
  6. Тема 4.6 Интеллектуальный агент "Связист": Графовые эмбеддинги
  7. Тема 4.7 Мультиагентные системы в жизни человека
1 модуль. Продвинутая работа с данными и признаками
  1. Тема 1.1 Предобработка данных
  2. Тема 1.2 Статистический и описательный анализ данных
  3. Тема 1.3 EDA для машинного обучения
  4. Тема 1.4 Введение в ML. Этика применения ИИ
  5. Тема 1.5 Линейная алгебра. Принцип работы классических моделей ML
  6. Тема 1.6 Погружение в ML. Обучение с учителем
  7. Тема 1.7 Способы улучшить качество модели. Feature engineering
2 модуль. Продвинутые модели и методы машинного обучения
  1. Тема 2.1 Ансамблирование
  2. Тема 2.2 Случайный лес и градиентный бустинг
  3. Тема 2.3 Регуляризация
  4. Тема 2.4 Подбор оптимальных параметров моделей
  5. Тема 2.5 Погружение в ML. Обучение без учителя
  6. Тема 2.6 Погружение в ML. Рекомендательные системы
  7. Тема 2.7 Интерпретируемость и объяснимость моделей
3 модуль. Специализированные области искусственного интеллекта
  1. Тема 3.1 Введение в нейронные сети. Практическое применение нейронных сетей
  2. Тема 3.2 Pytorch для создания нейронных сетей
  3. Тема 3.3 Сверточные нейронные сети
  4. Тема 3.4 Погружение в CV. Сегментация в робототехнических системах и приложениях VR/AR
  5. Тема 3.5 Погружение в CV. OCR
  6. Тема 3.6 Рекуррентные нейронные сети
  7. Тема 3.7 Нейронные сети для работы с текстовыми последовательностями
4 модуль. Разработка и развертывание решений искусственного интеллекта
  1. Тема 4.1 Развертывание модели в производство. Scikit-learn Pipelines
  2. Тема 4.2 Кибербезопасность в ML-системах. Adversarial ML и применение блокчейна
  3. Тема 4.3 Основы MLOps и автоматизация экспериментов
  4. Тема 4.4 REST на FastAPI
  5. Тема 4.5 Развертывание готового классификатора BERT из HF на API
  6. Тема 4.6 Развертывание чат-бота для общения с интерфейсом Gradio
  7. Тема 4.7 Мультиагентные системы

Как проходит обучение

Отзывы выпускников
Александр
JavaScript
Олег
C#
Ирина и мама Татьяна
JavaScript
Никита
JavaScript
Роберт
С#
Анастасия и папа Евгений
JavaScript
Константин
JavaScript
Александр
JavaScript
Поделиться

Меня зовут Александр, я учусь в школе №44 города Владикавказ. Я очень увлекаюсь программированием и решил попробовать свои силы в разработке и создании игр. В школе появилась такая возможность — предоставила ее платформа Старт. Так как я увлекаюсь этим, решил воспользоваться.

Почему именно ее выбрал? Потому что в интернете есть очень много платных платформ, которые дают бесплатную информацию. Она не лежит на поверхности, но она есть. Старт дает возможность разрабатывать и продвигать свои игры. Я по-началу думал, все будет сложно и в лоб: «Вот так делайте», больше ничего. Тут есть вопросы для самопроверки, вебинары, задания. На вебинарах подробно рассказывается о том, как сделать это задание. В принципе, в начале задания не такие сложные. Чем дальше — тем больше. Все-таки сначала мы смотрим игровой движок, а потом уже будем изучать язык программирования. Пока что все идет хорошо, думаю, так будет и дальше.

Олег
C#
Поделиться

Меня зовут Олег, я учусь в школе 44 по городу Владикавказ. В нашей школе появилась такая тема, как «Код будущего». Практикум проходим на сайте 1Т Старт. На нем все расположено достаточно гармонично — не все сразу идет «в лоб», сложное и труднореализуемое для тех, кто с этим сталкивается. Сначала идет сам обзор движка Unity — как и что с ним делать, графика, шейдеры, освещение, ландшафт. Потом уже на модуле третьем идет программирование. Это меня и завлекло — новичку удобно адаптироваться и совладать с этим. Программированием я увлекаюсь, но нигде не мог заниматься этим так глубоко, потому что информации много и очень трудно понять, с чего начать. Здесь все по полочкам расставлено, вас за ручку проведут по всем основам Unity и самого языка С#.

Ирина и мама Татьяна
JavaScript
Поделиться

Ирина: Здравствуйте, я ученица 9 «А» класса Будина Ирина Сергеевна. Учусь в общеобразовательной школе города Вышний Волочек, Тверская область. Я изучаю программирование, играю в волейбол и хожу на шахматы.

Мама: Здравствуйте, я мама Ирины. Когда я записала свою дочь на курсы 1Т Старт, то боялась, что программа будет слишком сложной для нее, и она не будет понимать темы и успевать на занятиях. Раньше Ирина не занималась на каких-либо подобных курсах. Мы не знали, с какими трудностями нам придется столкнуться.

Ирина: Записаться на 1Т Старт решила, когда наш классный руководитель предложила всем желающим, кто хочет пройти обучение, связанное с программированием, подать заявку на вступление на курсы. Мы с родителями дома обсудили и решили попробовать. Спустя месяц занятий я не только начала понимать саму тему, но и как создаются сами игры, начала быстрее печатать сам код. На курсах все очень хорошо и понятно объясняют. В 1Т Старт очень хорошие преподаватели и удобное время для онлайн-обучения. Оно очень удобное, потому что я не только занимаюсь на этих курсах, но еще учусь в школе.

На занятиях мне стал нравится сам процесс написания кода и создания игр. Я начала чувствовать себя более уверенно, стала понимать, как создано множество игр, появилось больше ясности и интерес. Думаю, что эти занятия мне пригодятся. В будущем я хотела бы стать программистом и создавать свои игры и свои приложения.

Мама Ирины: Мы хотели бы посоветовать всем, кто занимается программированием, записаться на эти курсы. Так действительно узнают много нового, познают мир. Курсы очень интересные, легко осваиваемые. Самое главное — это ваше желание.

Никита
JavaScript
Поделиться

Здравствуйте! Меня зовут Никита, я учусь в лицее номер 2 города Чебоксары и прохожу курсы на такой платформе, как Старт 1Т «Моделирование игровых миров на JS». Хотел бы немного поделиться, как я пришел к этой платформе, к обучению. Вообще, меня сподвиг учитель к этому, но продолжением я начал заниматься сам. То есть, у меня второй поток. Моделированием игровых миров на JS я начал заниматься в ноябре-декабре прошлого года, то есть 2022 года, и прошел уже три модуля. Что я хотел сказать. Обучение проходит хорошо. Есть специальные практики, специальная теория, по которым ты больше осваиваешь материал, также есть специальные материалы, которые помогут тебе сделать задание легче, помогут с решением данной задачи. Почему я выбрал именно эту тему? Да потому, что мне нравится программировать, то есть я люблю создавать миры, вообще играть в игры, поэтому решил заняться данной тематикой. В дальнейшем я хочу улучшить свои показатели, в дальнейших своих начинаниях, чтобы стать более продвинутым в этой теме. Также хочу дать немного советов тем, кто будет только начинать свое обучение на данной платформе, то есть 1Т Старт. Хотел бы, чтобы они никогда не сдавались, шли все дальше и дальше, изучали дальше новые темы, новую форму, новые задачи, и тогда у них все получится. Отзыв от моей мамы: «Мой сын заниается на платформе 1Т Старт. У него значительно повысился интерес, что очень важно для меня, и знания по моделированию игровых миров. Я благодарю за возможность заниматься на данной платформе. Рекомендую».

Роберт
С#
Поделиться

Меня зовут Роберт. Я учусь в 44 школе города Владикавказа. Недавно я узнал о таком проекте, как «Код будущего». На самом деле, проект стоит вашего времени. Если начинать с самых простейших заданий, к примеру, «Введение в разработку игр», здесь интересные темы, которые помогают узнать, что такое Unity, понять, как в нем заниматься. Также есть задания, которые нужно в этом Unity и решать. К примеру, в практике 2 нужно из игры гонки перестроить трек, самого водителя и цвет. Я хочу заниматься С# и Unity, потому что у меня был проект, который я забросил давным-давно. Но при помощи «Кода будущего» я доведу его до ума, потому что я больше узнаю и больше будет времени, чтобы им заняться.

Анастасия и папа Евгений
JavaScript
Поделиться

Евгений: Всем привет!

Анастасия: Здравствуйте, меня зовут Хайдукова Анастасия, я из Уфы, я учусь в 9-м классе в лицее №123.

Евгений: А я Хайдуков Евгений, папа Насти, я работаю юристом.

Анастасия: Я записалась на курс в ноябре 2022 года. Раньше я не занималась на онлайн-курсах, но решила попробовать. Данный формат занятий мне очень понравился. Я в восторге от преподавателей, это замечательные люди и отличные педагоги, которые объясняют материал просто и доступно. 1Т Старт выделяется из других тем, что занятия в онлайн-режиме и 24/7 есть возможность обратиться к кураторам. Когда проходишь новую тему, всегда есть вопросы для самопроверки, которые закрепляют материал, а после прохождения модуля есть аттестация. Я узнала, как устроены игры изнутри.

Евгений: Нам очень нравится формат и методика обучения и мы планируем продолжить развиваться дальше в этой сфере.

Анастасия: Хотелось бы, чтобы были офлайн-встречи учеников и летний лагерь. Было бы здорово познакомиться с ребятами вживую.

Евгений: Мне очень нравится, что моя дочь, еще обучаясь в школе, имеет возможность получить дополнительные знания, которые ей могут пригодиться в будущем и помогут определиться с будущей профессией. Хотя, мне кажется, всё и так понятно.

Анастасия: Ребятам мы хотим пожелать быть целеустремленными и всегда добиваться своих целей.

Константин
JavaScript
Поделиться

Курс «Код будущего» мне очень нравится, здесь прекрасные преподаватели, которые не только объясняют все словами, но и показывают на практике. Сама платформа 1Т Старт очень удобна для работы. Она охватывает множество тем, связанных с программированием и разработкой игр, и организация очень хорошая. Организовано все так, что понятно будет все и всем. В обучении мне больше всего понравилось выполнять различные практики, где необходимо было трудиться с кодом. Мотивацию закончить курс я беру из того, что я считаю, что мне это может пригодиться в будущем. К тому же, это очень занимательно. При выборе професии данный курс мне помог тем, что у меня будет больше знаний в области программирования, а значит, мне будет доступно больше различных профессий, связанных с программированием и разработкой игр, конечно. Другим детям, тоже выбирающим курс, желаю найти тот курс, который они будут изучать с любопытством и стремлением. Главным преимуществом курсом являются и доступность, потому что зарегистрироваться на курс может каждый желающий, а также это бесплатно. Кроме того, за отличную учебу имеются подарки. Учеба на курсах является очень легкой и доставляет только удовольствие.

Вопросы и ответы

  • Перед началом обучения
  • Запись на курс
  • Процесс обучения
  • Сертификат
  • Подойдут ли курсы тем, кто впервые пробует себя в программировании?
  • Сколько времени нужно уделять обучению?
  • Нужно ли какое-то программное обеспечение для обучения?
    • Где проходит обучение?
    • Что такое LMS?
    • Как войти в личный кабинет?
    • Как проходит обучение?
    • Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?
    • Как ученик может задать вопрос преподавателю?
    • Останется ли доступ к курсу после обучения?
    • Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?
    • Что получит обучающийся после окончания курса на проекте «Код будущего. Искусственный интеллект»?

    1. Подойдут ли курсы тем, кто впервые пробует себя в программировании?

    Да, обучение рассчитано на новичков, у которых до этого не было никакого опыта в ИТ. Курс дает возможность школьникам определиться в будущей профессии, получить знания и навыки в области программирования, дают дополнительные знания для сдачи экзаменов ОГЭ, ЕГЭ и поступления в институт, а для студентов СПО – попробовать себя в новой профессии в качестве специалиста в области искусственного интеллекта, расширить профессиональные компетенции, а также увидеть новый потенциал в своей текущей специальности.

    2. Сколько времени нужно уделять обучению?

    Программа обучения в 1Т Старт специально разработаны для детей школьного возраста и студентов СПО, учитывает совмещение с основными занятиями. Все индивидуально, но средняя продолжительность времени обучения в неделю — до 6 часов.

    3. Нужно ли какое-то программное обеспечение для обучения?

    Для обучения на курсе «Разработка интеллектуальных агентов на Python» понадобится подключение к интернету, компьютер или ноутбук и наушники.
    Для занятий по курсу вам понадобится:
    - ОС: Windows 7 (SP1+) или более поздняя версия,
    - Браузер с поддержкой WebGL (любой современный браузер).

     Проверить свой компьютер можно запустив тест https://start.1t.ru/c/check.html

    1. Где проходит обучение?

    Всё обучение ведётся на обучающей платформе (LMS) собственной разработки. Ученик может в неё войти, используя логин и пароль учётной записи Leader-ID.

    2. Что такое LMS?

    LMS (learning management system) — это ваш личный кабинет на start.1t.ru, главный ресурс, в котором проходит обучение.

    3. Как войти в личный кабинет?

    В правом верхнем углу страницы нажми кнопку «Войти через Университет 20.35». Введи учетные данные, которые были получены в решении от ЕПГУ.

    4. Как проходит обучение?

    Курс «Разработка интеллектуальных агентов на Python» разделен на две части — теоретическую и практическую.  
    По окончании каждого модуля ученики сдают промежуточную аттестацию.
    Весь обучающий материал находится в обучающей системе.

    5. Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?

    По всем вопросам можно написать в наш чат-бот

    6. Как ученик может задать вопрос преподавателю?

    Задать вопрос преподавателю можно в личном кабинете в разделе Поддержка

    7. Останется ли доступ к курсу после обучения?

    Доступ останется навсегда.

    1. Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?

    Для получения сертификата нужно успешно освоить программу.

    2. Что получит обучающийся после окончания курса на проекте «Код будущего. Искусственный интеллект»?

    Сертификат об окончании курса. Скан сертификата появится в профиле обучающей системы и в личном кабинете на Госуслугах.