Методы анализа данных
и машинного обучения: база

Каждую субботу 18:00-19:40

10-11 классы, но можно с 9 класса

г. Долгопрудный, ул. Лётная, 2.

Какие проекты будем создавать с подростками

Проекты

1. Сделаем простую модель для создания нужных для тебя картинок (GAN, генеративная нейронка).

2. Будем создавать умных ботов для игр (ML-Agents на Unity).

3. Распознаем, отсегментируем, отклассифицируем объекты на картинках (Computer Vision).

4. Трансформеры и другие рекуррентки: для предсказания текста.

Программа кружка

▶ Базовые алгоритмы: чем заниматься в ML, предобработка, методы понижения размерности, кластеризация.

▶ Глубокое обучение: введение в Pytorch, машинное зрение и обработка текста, (введение), обучение с подкреплением (введение).

Форма закрепления знаний — задания и проект.

Польза

Кто начинает погружаться в темы нейронных сетей и машинного обучения.

Для тех, кто желает серьезно изучать искусственный интеллект.

Результат

По итогам обучения ученик в полном объёме разберется как устроено глубокое обучение и сможет применять полученные знания на практике, в том числе для олимпиад

поймешь, как работает машинное обучение

поймешь о нейронных сетях

повысишь любознательность

Очные занятия

Всегда в тему и ориентируемся на запрос участников кружка.

Сопровождение

Наставник будет помогать и делиться опытом

Закрепление материала

Условием успешного окончания кружка является выполнение проекта

Наставник и преподаватель:

Арсений Балдин

Terra Quantum [деятельность: квантовое машинное обучение (QML)], студент ЛФИ.
Cильные стороны Арсения:
1) по программированию средний балл 9 за 1-ый курс,
2) во втором семестре перевёлся в продвинутую группу и проводил занятия по машинному обучению,
3) успешно осуществил менторский проект по квантовому машинному обучению.

Оставь заявку и начни обучение

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих
персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности