Специализация
Машинное
обучение
Трёхмесячный курс о принципах машинного обучения. Вы узнаете, как применять ML‑алгоритмы в компьютерном зрении, строить простые нейронные сети и работать с популярными фреймворками и библиотеками.
Как всё устроено
-
для школьников и студентов средних специальных учебных заведений
Ждём учащихся школ, колледжей и техникумов от 13 до 20 лет.
-
нужны знания Python и математики
У вас сильная математическая база, вы знаете синтаксис Python, а также умеете работать с пакетами и модулями.
-
выдаём сертификат
Он может пригодиться при поступлении в вуз и будет полезен для портфолио.
-
учим бесплатно
-
готовим практиков
После окончания учёбы вы сможете применять различные ML‑алгоритмы в решении задач и работать над продуктами в области компьютерного зрения.
-
учим онлайн
Можно учиться из любой точки мира. Главное, чтобы у вас был хороший интернет.
-
проводим лекции и практические занятия
Первые два месяца каждую неделю мы проводим одну лекцию и одно практическое занятие, а также даём домашку на два-три часа.
-
делаем проекты
Третий месяц обучения — проектный этап. Учащиеся делятся на группы из трёх-четырёх человек и вместе решают какую-то задачу.
Чему вы научитесь
-
Разбираться в основах линейной алгебры
Получите фундамент, необходимый для погружения в машинное обучение: освоите понятия матриц, векторов и операции с ними. Научитесь обрабатывать картинки и другие данные и воспринимать их как объекты линейной алгебры.
-
Ориентироваться в базовых ML-алгоритмах
Узнаете об алгоритмах k-ближайших соседей, о линейной регрессии, методе обратного распространения ошибки, градиентном спуске и не только.
-
Владеть библиотеками и фреймворками
Разберётесь в работе с данными с помощью Pandas и NumPy, научитесь строить информативные визуализации на Matplotlib и Seaborn и, конечно же, писать нейронные сети на TensorFlow.
-
Строить и обучать свёрточные нейронные сети
Научитесь работать со свёрточными нейронными сетями — идеальным инструментом для работы с изображениями и видео. Познакомитесь с классическими архитектурами и обучите свои собственные нейросети классификации изображений, например распознаванию рукописного шрифта или определению болезни по медицинским снимкам. Познакомитесь с принципами работы современных text2image-моделей.
Как поступить
-
01Зарегистрируйтесь
c 28 августа по 24 сентября 2024 года
Заполните анкету и укажите электронную почту — на неё мы пришлём все инструкции. После заполнения анкеты не покидайте страницу браузера — автоматически откроется страница LMS.
-
02Познакомьтесь с платформой
Изучите образовательную среду Яндекс Лицея. Доступ появится сразу после регистрации.
-
03Пройдите отборочное тестирование
до 24 сентября 2024 года.
Тест состоит из заданий по основам Python. Так мы сможем определить ваш уровень знаний и оценить, справитесь ли вы с курсом. У вас будет 5 часов и всего одна попытка. Сдать тест нужно до 23:30 мск 24 сентября.
Если вы окончили программу «Основы промышленного программирования» в 2022/23 или 2023/24 учебном году и получили 81+ балл в итоговом рейтинге, нужно сдать только тест по математике, тест по программированию можете пропустить — по нему у вас автомат. Если в итоговом рейтинге у вас от 45 до 80 баллов, сдавать нужно оба теста, но за тест по программированию вы получаете +20 бонусных баллов к результату
-
04Узнайте результаты
Мы пришлём вам результаты на почту не позднее 23:59 мск 27 сентября. Если вы успешно прошли отбор, в письме также будут детали обучения на курсе.
Команда
специализации
-
Анна ЕрмаковаЛид и лектор, VK Video