Программирование искусственного интеллекта для анализа видеоигр
Чему вы научитесь: ✓ Применять язык программирования Python для написания кода машинного обучения ✓ Применять на практике основные алгоритмы, использующиеся в машинном обучении ✓ Понимать основные алгоритмы искусственного интеллекта
Программа реализуется в рамках федерального проекта «Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли» национальной программы «Цифровая экономика РФ». Оператор проекта — Университет 2035.
Сейчас на рынке не хватает специалистов, которые могут грамотно поставить задачу для машинного обучения, подготовить данные, выбрать подходящую модель и проверить ее. Изучить основы программирования искусственного интеллекта дети могут еще в школе – вместе с проектом «Код Будущего».
113 часов практики (71% от всего курса)
Программа ориентирована на талантливых школьников 8−11 классов, имеющих начальный уровень владения ИКТ
Видеоигры — одна из самых динамично развивающихся отраслей мировой экономики. Она находится на стыке целого ряда сфер: программирование, психология, маркетинг, математика, дизайн и прочее.
После обучения ученик будет ЗНАТЬ:
Основы работы с языком программирования Python
Основы математического анализа и линейной алгебры, необходимых при формировании машинного обучения
Основные библиотеки, используемые в машинном обучении
Как разрабатывать интерфейс прикладного решения и как администрировать платформу
Как создается продукт с виртуальной реальностью под основные VR/AR-устройства
Программа обучения
Тема 1.1 Python, среды разработки Тема 1.2 Первый проект Тема 1.3 Логические операторы. Условные операторы. Тема 1.4 Циклы Тема 1.5 Структуры данных Тема 1.6 Функции
Аттестация по итогам модуля и получение сертификата об его прохождении
Тема 2.1 Применение математики в машинном обучении Тема 2.2 Векторы Тема 2.3 Матрицы Тема 2.4 Производные и дифференциалы Тема 2.5 Метод наименьших квадратов Тема 2.6 Градиент и градиентный спуск
Аттестация по итогам модуля и получение сертификата об его прохождении
Тема 3.1 Библиотеки Python Тема 3.2 Библиотека NumPy Тема 3.3 Библиотека Pandas Тема 3.4 Библиотека SciKit-Learn Тема 3.5 Библиотека SciPy Тема 3.6 Библиотеки Matplotlib и Seaborn
Аттестация по итогам модуля и получение сертификата об его прохождении
Тема 4.1 Линейная регрессия Тема 4.2 Логистическая регрессия Тема 4.3 Метод k-ближайших соседей Тема 4.4 Метод k-средних Тема 4.5 Дерево принятия решений Тема 4.6 Random Forests
Аттестация по итогам модуля и получение сертификата об его прохождении
Подать заявление может сам школьник или его родитель (законный представитель). Заявитель должен иметь подтвержденную учетную запись на Госуслугах.
2
Ссылка
По результатам успешной проверки заявления на Госуслугах вы получите ссылку на вступительное испытание.
3
Вступительное испытание
Успешно пройдите вступительное испытание на платформе МЭО за 5 рабочих дней с момента получения ссылки.
4
Договор
Заключите договор с МЭО от имени законного представителя ребенка.
5
Обучение
Получите доступ к программе, расписание занятий от МЭО и начинайте учиться!
С другими курсами МЭО вы можете ознакомиться, выбрав сначала форму обучения (онлайн или офлайн), затем провайдера (Мобильное Электронное Образование)
Отзывы
Этот курс научил меня создавать своего робота, который самостоятельно выполняет задачи. Было очень интересно!
Маслова Варвара
Я наконец-то понял, как работает искусственный интеллект, как он применяется в реальной жизни. Спасибо за замечательный курс!
Сафонов Кирилл
Я обязательно буду продолжать изучать программирование искусственного интеллекта, потому что теперь я вижу, как это может помочь мне в будущем.
Соколов Тимур
Спасибо за доступные объяснения и за то, что этот курс доступен для всех желающих. Мне было легко понимать материал.
Ильин Матвей
Я хотел бы рекомендовать этот курс своим друзьям, потому что он действительно интересный и полезный. Я узнал много нового и уже хочу создать свой проект на основе искусственного интеллекта.
Кудряшов Владислав
Онлайн-курс
« Программирование искусственного интеллекта для анализа видеоигр»
Очный курс
« Программирование искусственного интеллекта для анализа видеоигр»