Программа формирует системное представление об искусственном интеллекте и практические навыки работы с данными, простыми моделями машинного обучения и прикладными ИИ-инструментами.

Цель программы

Формирование у обучающихся системного представления об искусственном интеллекте и практических навыков работы с данными, простыми моделями машинного обучения и прикладными ИИ-инструментами.

Планируемые результаты

По завершении программы обучающийся:

• объясняет базовые понятия ИИ и данных;
• выполняет базовую предобработку данных;
• использует шаблоны простых моделей машинного обучения;
• разрабатывает прикладной учебный кейс с ИИ-компонентом и обосновывает ограничения его применения.

Основные сведения

• Направленность: техническая
• Возраст обучающихся: 12–14 лет
• Объем программы: 216 часов
• Уровень программы: базовый–продвинутый
• Срок освоения: 36 учебных недель
• Режим занятий: 3 раза в неделю по 2 академических часа
• Форма обучения: исключительно с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий
• Язык обучения: русский
• Итоговая форма контроля: защита итогового проекта
• Документ по завершении: сертификат об обучении установленного ИП образца

Как проходит обучение

Обучение включает синхронные онлайн-занятия, лабораторные работы, практикумы в облачной среде, проектные форматы и асинхронные задания в Skillspace. В работе используются учебные датасеты, Python-notebooks, инструменты визуализации и прикладные ИИ-сценарии.

Что изучают обучающиеся

В программу входят модули по введению в ИИ, данным и этике, инструментарию программирования для ИИ, подготовке и обработке данных, основам машинного обучения, интеграции ИИ-компонентов в прикладные решения и итоговому проекту.

Содержание программы по модулям

1. Введение в искусственный интеллект, данные и этические вопросы.

2. Инструменты программирования и подготовка среды.

3. Сбор, обработка и подготовка данных.

4. Основы машинного обучения на прикладных примерах.

5. Интеграция ИИ-компонентов в проект.

6. Итоговый проект и защита результата.

Итоговая аттестация

Итоговая аттестация проводится в форме защиты итогового проекта. Итоговый продукт — прикладной проект с ИИ-компонентом: анализ данных, простая модель или сервисный сценарий с обязательным описанием ограничений и правил проверки результата.

Стоимость

Стоимость обучения: [УКАЗАТЬ СТОИМОСТЬ].