Programare Python și învățare automată - curs 42.000 de ruble. de la Coddy School of Programming for Children, instruire 7 module (luni)
Miscelaneu / / December 03, 2023
Varsta: 12-16 ani
Nivel: pentru începători.
Durata: de la 7 module (luni), de la 56 de ore*.
Format: lecții individuale și de grup, offline și online (în timp real).
Numar copii: de la 1 la 8.
Preț:
de la 750 rub./oră într-un grup online,
de la 850 rub./oră într-un grup offline,
de la 1050 rub./oră individual online,
de la 1980 rub./oră individual offline.
Classic BASIC și Pascal sunt încă predate ca limbaje de programare în programele școlare. Deși ajută la înțelegerea principiilor scrierii programelor, ele nu mai sunt folosite de programatorii profesioniști. Tehnologiile moderne nu stau pe loc și, prin urmare, astăzi există limbaje de programare mai avansate și relevante, care sunt ușor de învățat și potrivite pentru începători. Vrei ca copilul tău să învețe cum să scrie cod într-una dintre cele mai populare și mai solicitate limbi din lume și să-l folosească pentru a rezolva problemele din lumea reală? Bine ați venit la cursul nostru de programare Python și învățare automată pentru copii!
Caracteristici și Beneficii
Limbajul Python a început să fie dezvoltat de programatorul olandez Guido van Rossum la sfârșitul anilor optzeci. Guido era la acea vreme angajat al Institutului olandez CWI, unul dintre institutele de cercetare europene de top în domeniul matematicii și al informaticii teoretice. A scris această limbă în timpul liber, punând în ea câteva idei despre limbajul educațional ABC, la care a participat și el. Dezvoltarea a fost finalizată în 1991. După ce prima versiune oficială a intrat online, un întreg grup de programatori s-au alăturat pentru a o rafina și îmbunătăți. Python este acum un limbaj de programare puternic, expresiv, ușor de învățat și ușor de utilizat.
Există multe lecții și tutoriale Python pe Internet. Cu toate acestea, succesul deplin poate fi obținut atunci când studiați sub îndrumarea unui profesor-practician cu experiență. Pe lângă stăpânirea limbii în sine, în timpul orelor studenții vor învăța cum să o aplice practic în învățarea automată. Recomandăm școlarilor să înceapă să învețe Python la vârsta de 12 ani. Este perfect pentru ca începătorii să facă primii pași în programare, deoarece... are urmatoarele avantaje:
- Unul dintre principalele avantaje ale Python este sintaxa sa care poate fi citită de om. Dezvoltatorii apreciază frumusețea și claritatea codului, ceea ce se reflectă în filosofia lor numită „Zenul lui Python”. „Lizibilitatea contează”, „Simplu este mai bine decât complex” - acestea sunt câteva dintre principiile acestei filozofii.
- Conține mecanisme de reutilizare a codului de ultimă generație. Puteți scrie programe simple și eficiente pe el fără a petrece mult timp pe el.
- Mai puțină introducere de cod crește semnificativ viteza de dezvoltare.
- Designul lui Python este considerat de mulți experți ca fiind unul dintre cele mai bune.
- Shell-ul interactiv vă permite să introduceți programe și să obțineți imediat rezultatul.
- Python are instrumente de ajutor care accelerează semnificativ învățarea. De exemplu, modulul turtle, care simulează grafica broască țestoasă, și modulul tkinter pentru lucrul cu biblioteca de grafică.
- Conține o bibliotecă mare de module, care oferă o mulțime de caracteristici care sunt solicitate în programele de aplicație, de la căutarea de text folosind un șablon până la funcții de rețea. Python poate fi extins atât prin biblioteci proprii, cât și prin biblioteci create de alți dezvoltatori.
Python este folosit de giganți precum Google, Intel, IBM. Pe el funcționează platformele populare YouTube și VKontakte. Oamenii de știință de la NASA îl folosesc pentru a cripta și analiza datele, iar experții dintr-o varietate de domenii îl folosesc pentru cercetări la scară largă. Python este un limbaj de programare care va fi solicitat de foarte mult timp!
De asemenea, câștigă o popularitate din ce în ce mai mare, deoarece este strâns legată de învățarea automată și de crearea de programe inteligente pentru computer. Python face lucrul cu codul mult mai ușor. Acum computerele nu mai pot fi programate ca înainte, ci pot fi configurate astfel încât să învețe singure. Învățarea automată este una dintre principalele tendințe IT ale timpului nostru și pătrunde treptat în toate domeniile vieții - căutare inteligentă de la Google și Yandex, rețele neuronale, filtre inteligente de spam, inteligență artificială în jocuri și multe altele alte.
În cursul nostru despre învățarea Python pentru școlari, băieți:
- Învățați sintaxa și obțineți abilități de bază în lucrul cu Python;
- Învață să instalezi și să configurezi mediul de dezvoltare, să aplici constructele de bază Python, să creezi module și pachete;
- Aflați despre diferite moduri de a analiza datele;
- Familiarizați-vă cu principiile învățării automate;
- Ei își vor antrena câteva dintre propriile modele de computer.
8
cursuriProfesor de curs:
„Computer Literacy”, „Minecraft: O Introducere în Inteligența Artificială”, „Ethical Hacker”, „Computer alfabetizare pe Mac”, „Unreal Engine 4”, „Python și învățare automată”, „Programare Minecraft”, „Boți activați Piton"
Educaţie:
Universitatea Politehnică din Moscova, specialitatea „Securitatea informațiilor”.
Participant certificat la programul de formare de programare Minecraft.
Programul Microsoft Certified Teacher Innovator
Experienţă:
Fluent în C++, Pascal cu obiecte, Python, Java, PHP. Am fost implicat în aspectul site-ului web, crearea de layout-uri de site-uri web și dezvoltarea de logo-uri pentru companii pe site-uri independente.
Interese:
Angajat în programare și securitatea informațiilor. Iubește sportul și duce un stil de viață sănătos. Este interesat de muzică și artă. Crede că fiecare persoană poate realiza ceea ce își dorește.
„Dacă doriți ca codul să fie ușor și rapid de scris, faceți-l ușor de citit.”
6
cursuriProfesor de curs:
„Programarea jocurilor în Python”, „Hacker etic”, „Dezvoltarea chatbot-urilor în Python împreună cu Complexul de Informatică și Calcul al Universității de Stat din Moscova. M.V. Lomonosov”, „Python și învățarea automată”, „Boți în Python”, „Aplicații web în Python în parteneriat cu Universitatea de Stat din Moscova. M.V. Lomonosov"
Educaţie:
Universitatea Tehnică de Stat din Moscova numită după. Bauman, specialitatea „Securitatea informațiilor”.
Experienţă:
Cunostinte limbajele de programare Python, C\C++, Golang, Pascal. Are experiență în dezvoltarea diverselor aplicații.
Interese:
Îi place să programeze în Python pentru a rezolva o mare varietate de probleme, iar cu cât sarcina este mai complexă și mai interesantă, cu atât mai bine. Face sport, îi place fotografia și îi place să călătorească. Sunt convins că fiecare persoană care depune suficient efort pentru a atinge un scop îl atinge. Îi place să-i ajute pe alții să-și atingă obiectivele. Tânăr și atent la oameni, găsește un limbaj comun cu orice copil și îi ajută să-și dezvăluie cele mai bune calități în timpul învățării, făcând învățarea plăcută și eficientă pentru toată lumea.
„Programarea în secolul 21 este al doilea alfabet pe care orice persoană de succes ar trebui să-l stăpânească, indiferent de domeniul său de interes. Python este primul pas perfect pentru a învăța programarea, cu simplitate și versatilitate care facilitează învățarea copiilor acest limbaj nu este un studiu obligatoriu, ci o distracție plăcută și ei înțeleg că programarea este extrem de interesantă și incitantă proces!"
7
cursuriProfesor de curs:
„Minecraft: Introducere în inteligența artificială”, „Dezvoltator front-end: site-uri web HTML/CSS/JavaScript”, „Hacker etic”, „Cursul Harvard CS50”, „Python și învățare automată”, „Boți în Python”, „Securitate cibernetică”, „Dezvoltarea jocurilor în C++”, „Crearea jocuri în Scratch"
Educaţie:
Immanuel Kant Universitatea Federală Baltică, Institutul de Științe Fizice și Matematice și tehnologia informaţiei, specialitatea: „Securitate informatică şi metode matematice de protecţie informație."
Experienţă:
M-am familiarizat cu programarea la vârsta de 12 ani și de atunci nu am încetat să-mi dezvolt, să-mi perfecționez și să-mi aprofundez cunoștințele.
Are o vastă experiență în dezvoltarea și dezvoltarea unei game largi de proiecte, de la servere de jocuri foarte încărcate până la microcontrolere de programare.
Cunoaște și înțelege programarea modernă și, ca generalist, este capabil să găsească soluții optime chiar și în situații dificile.
Interese:
El este angajat în scris scenarii și îi place scrima japoneză, kendo și kenjutsu.
Sunt convins că nu există nimic mai important decât auto-creșterea și dezvoltarea personală.
„Când întâlnim noi domenii de cunoaștere, cel mai dificil lucru în studierea lor este să facem primul pas, să găsim o modalitate de a ne depăși propriile îndoieli, incertitudini și temeri. Abia după un timp, privind în urmă, reușim să apreciem înălțimile la care am reușit să ne ridicăm.”
modulul 1
Prima zi
Lecție introductivă
- Introducere în conceptul de învățare automată, ce probleme pot fi rezolvate folosind algoritmi de învățare automată
- Repetiție Python
A doua zi
Introducere în teoria rețelelor neuronale
- Funcții de activare
- Înmulțirea matricei
Ziua trei
Cel mai simplu model de neuron
- Continuați să repetați Python
- Introducere în biblioteca numpy
- Concepte de bază ale învățării automate
- Metoda regresiei liniare
Ziua a patra
Perceptron
- Fundamente ale logicii matematice si algebrei liniare
- Cel mai simplu model de neuron este un perceptron
- Greutăți inițiale, intrări și părtinire
al 2-lea modul
Prima zi
Antrenamentul perceptronului
- Schimbarea greutăților
- Selectarea datelor de antrenament
- Antrenamentul perceptronului
A doua zi
Îmbunătățirea modelului
- Folosim funcții de activare mai avansate
- Sigmoid, tanh, ReLu, Softplus
Ziua trei
Ziua a patra
Lucrul la o rețea neuronală pentru sarcina ta
- Analiza sarcinilor
- Selectarea setului de date de antrenament
- Construirea modelului
al 3-lea modul
Prima zi
Modelul Adaline
- Neuroni liniari adaptivi
- Comparație între acuratețea Adalinei și Perceptron
A doua zi
Coborâre în gradient
- Folosim funcții de activare mai avansate
- Sigmoid, tanh, ReLu, SoTplus
- Coborâre în gradient
Ziua trei
Bibliotecă pentru lucrul cu datele Pandas
- Primirea datelor din fișiere de diferite formate
- Prelevarea de probe
- Sortarea
- Agregarea și gruparea
Ziua a patra
Biblioteca de trasare Matplotlib
- Trasarea graficelor pe baza unui set de date
- Afișare sub forma unui grafic al indicatorilor rețelei neuronale
- Grafica 3D
al 4-lea modul
Prima zi
A doua zi
Recunoașterea imaginii
- Obținerea setului de date din biblioteca Mnist
- Instruire în rețea
- Recunoașterea imaginii numerelor
- Testați rețeaua pe propriile imagini
Ziua trei
Ziua a patra
Abordare evolutivă a antrenării rețelelor neuronale
- Elemente inițiale
- Stabilirea parametrilor populației
- Metoda de selectie
- Mutații
- Analiza rezultatelor antrenamentului
al 5-lea modul
Prima zi
Paradigma de programare orientată pe obiecte
- Clase
- Obiecte
- Atribute
- Metode
A doua zi
Joc folosind OOP
- Scrierea unui joc clasic simplu „Snake”
- Metoda de control pentru jucător
- Încurajare model
- Testare A/B
Ziua trei
Utilizarea „inteligenței artificiale” în joc
- Controlul șarpelor
- Model de învățare fără memorie
Ziua a patra
Învățarea folosind memoria
- Factori de ajustare
- Salvarea mișcărilor în memorie
- Comparatie cu un model fara memorie
al 6-lea modul
Prima zi
Vă prezentăm shell-ul interactiv Jupyter Notebook
- Instalare
- Conținutul celulelor
- Moduri de executare a codului
- Elemente interactive și grafică
A doua zi
Utilizarea Jupyter Notebook pentru Machine Learning
- Încărcarea datelor
- Antrenament model
- Afișează rezultatele
- Depanare și testare
Ziua trei
Utilizarea cloud computing în Google Colab
- Integrare in proiect
- Măsurători de performanță
- Utilizarea nucleelor tensorale
Ziua a patra
Vă prezentăm biblioteca Tensorflow
- Instalarea bibliotecii
- Pregatirea datelor pentru munca
- Modele de neuroni încorporate în bibliotecă
al 7-lea modul
Prima zi
Cum funcționează Tensorflow
- Graficul de calcul
- Parametri de intrare și greutăți
- Funcția de eroare
A doua zi
Cum funcționează Tensorflow
- Optimizatoare încorporate
- Funcții de activare
- Straturi de rețea
Ziua trei
Ziua a patra
Dezvoltarea proiectului
- Discuție de idei
- Selectarea tehnologiilor
- Problema de descompunere
- Pregatirea datelor
- Construirea modelului
- Educație
- Testare
- Prezentare