Модуль 1. "Введение в нейросети"
- Как устроена сфера больших данных.
- Что такое нейросети и как они появились, какими сервисами пользоваться.
- Основные понятия и принципы работы нейронных сетей.
- Задачи и подходы в машинном обучении.
- Навыки критического мышления и нейросети.
- Практическое применение в разных профессиях: кейсы, примеры использования в разных сферах.
- Промежуточная аттестация
Модуль 2. "Текстовые нейросети: практическое применение"
- Обзор текстовых нейросетей: Chat GPT, Notion AI, YaGPT, Giga Chat и т.д.
- Команды для нейросетей: Prompt b и архитектор prompt-запросов
- Структура разных форматов текстового контента. Сценарии применения: создание текстового контента в разных текстовых нейросетях.
- Фактчекинг текстов от нейросети.
- Написание SQL запросов с помощью нейросетей.
- Разработка и реализация собственного проекта с использованием нейросетей в области текста.
- Промежуточная аттестация
Модуль 3. "Работа с визуальными нейросетями: генерация изображений. Нейро - сервисы"
- Графические нейросети, какие задачи решают, где применяются, их возможности. Обзор графических ИИ.
- Генерация картинок в нейросети Midjourney: простые запросы и их усложнение. Графика в Stable Diffusion.
- Как работать с Lensa, Kandinsky, Шедеврум и др.
- Практическое применение в разных профессиях. Автоматизация процессов.
- Нейро-сервисы: от создания презентация до видео.
- Разработка и реализация собственного проекта с использованием визуальных нейросетей.
- Промежуточная аттестация
Модуль 4. "Обучение нейросети: принципы работы, структура нейронной сети"
- Основные компоненты нейронной сети: нейроны, веса, активационные функции, слои.
- Принципы работы нейронных сетей.
- Структура нейронной сети.
- Обучение нейросети. Методы оптимизации.
- Виды нейронных сетей: для какой задачи лучше использовать конкретный вид.
- Промежуточная аттестация
Модуль 5. "Python: создание кода с помощью нейросети"
- Искусственный интеллект. Базовый синтаксис Python.
- Data Science. Базовый синтаксис Python.
- Машинное обучение. Базовый синтаксис Python.
- Глубокое обучение. Базовый синтакис Python
- Нейросети для разработчиков: написание кода по текстовому описанию, анализ кода и ошибок.
- Промежуточная аттестация
Модуль 6. "Основы машинного обучения и глубокого обучения"
- Понятие машинного обучения. Методы предобработки данных. Построение прогностической модели.
- Основы глубокого обучения. Принципы работы алгоритмов машинного обучения.
- Написание нейронных сетей. Основные типы моделей машинного обучения.
- Компьютерное зрение и нейросети.
- Обработка естественного языка.
- Промежуточная аттестация
Итоговая аттестация
Итоговая аттестация в формате защиты итогового практического задания.
