Системы искусственного интеллекта: нейронные сети

• 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
  

• 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

• 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

• 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

• Искусственный интеллект. Базовый синтаксис Python
• Data Science. Базовый синтаксис Python
• Машинное обучение. Базовый синтаксис Python
• Глубокое обучение. Базовый синтаксис Python
• Нейросети для разработчиков: написание кода по текстовому описанию, анализ кода и ошибок

• 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

Итоговая аттестация в формате зачета.