Стартовый трек в ИИ

Стартовый трек в ИИ

ФорматОнлайн

Объём17 занятий

О курсе

Подробнее

Курс будет полезен абсолютно всем, кто начинает свой путь в IT и особенно в сфере искусственного интеллекта. Курс закрывает пробелы в необходимых знаниях для следующих специальностей: аналитик, data scientist, ИИ-разработчик и будущий исследователь данных. Курс организован командой магистерской программы "Искусственный интеллект" факультета компьютерных наук ВШЭ.

Требования

Что нужно для старта

Знание математики на уровне школьной программы и желание учиться!

Результат

Что вы получите

Научитесь решать задачи по ключевым для анализа данных разделам высшей математики: математическому анализу, линейной алгебре, дискретной математике, комбинаторике, теории вероятностей
Освоите основы языка Python и получите практику решения задач на Python
Освоите основы аналитики и машинного обучения
Познакомитесь с ключевыми инструментами разработчика: Git, Bash и Docker

Аудитория

Для кого этот курс

Этот курс для Вас, если Вы хотите разобраться в основах высшей математики (математический анализ, дискретная математика, линейная алгебра, комбинаторика, основы теории вероятностей), научиться программировать на языке Python, разобраться с ключевыми инструментами IT и AI-разработчика (Git, Bash и Docker), а также познакомиться с аналитикой и основами современного машинного обучения.
Курс также будет интересен абитуриентам различных программ, где при поступлении ожидается знание высшей математики и языка программирования Python.

Содержание

Программа курса

17 занятий

№ТемаЧто внутри

01О курсе

- О курсе
- Входное тестирование

02Часть 1. Знакомство с Python

- Язык Python
- Переменные и арифметические действия
- Типы данных
- Условный оператор
- Циклы
- Домашнее задание

03Часть 1. Основы Python

- Списки
- Функции
- Строки

04Часть 1. Азы аналитики

- Меры центральной тенденции
- Меры изменчивости и распределение данных
- Зависимости в данных. Корреляция
- Домашнее задание

05Часть 1. Знакомство с машинным обучением

- Введение
- Основные понятия машинного обучения
- Типы задач в машинном обучении
- Схема проекта по машинному обучению
- Оценка обобщающей способности модели
- Разведочный анализ данных
- Домашнее задание

06Часть 1. Основы математики для Data Science

- Множества и операции над ними
- Формулы включений-исключений
- Логарифмы

07Часть 1. Математический анализ

- Пределы функций
- Пределы: ряд Тейлора
- Пределы функций (задания*)
- Производные
- Производные (задания *)
- Правило Лопиталя
- Предел последовательности
- Предел последовательности (задания*)
- Неопределенный интеграл
- Определенный интеграл
- Определенный интеграл - дополнительные задачи
- Ряды
- Дополнительные задания для тренировки

08Часть 1. Линейная алгебра

- Линейная зависимость и независимость векторов. Базис
- Дополнительные задачи
- Линейные пространства и подпространства
- Матрицы и матричные операции. Определитель. Обратная матрица
- Эквивалентные преобразования, метод Гаусса, обратные матрицы
- Матричные уравнения, собственные векторы и значения
- Дополнительные задания

09Часть 1. Дискретная математика

- Правила сложения и умножения
- Размещения и перестановки
- Сочетания
- Биномиальные коэффициенты
- Задания
- Задания *

10Часть 1. Основы теории вероятностей

- Условная и полная вероятности. Формула Байеса
- Схема Бернулли и биномиальное распределение
- Дискретная и непрерывная случайные величины
- Дополнительные задания

11Часть 1. Тренажер к экзамену

- Демонстрационный вариант 1 (5 баллов)
- Демонстрационный вариант 1 (10 баллов)
- Демонстрационный вариант 2 (5 баллов)
- Демонстрационный вариант 2 (10 баллов)
- Демонстрационная задача на анализ данных

12Часть 2. Погружение в Python

- Списки
- Кортежи
- Множества
- Словари
- Домашнее задание

13Часть 2. Основы работы с CLI

- Вступление и навигация по системе
- Работа с файлами
- Конвейер и перенаправление
- Дополнительные возможности терминала

14Часть 2. Знакомимся с Git

- Зачем нужен Git и как он устроен?
- Настройка и базовое использование
- Работа с удалённым репозиторием
- Ветки и слияние

15Часть 2. Введение в SQL

- Введение
- Основы выборки
- Агрегация и группировка
- Объединение таблиц и подзапросы
- Модификация данных

16Бонус: создание MVP!

- Часть 1: Аналитика
- Начало работы с Streamlit
- Погружение в Streamlit
- Часть 2: Создание MVP

17Бонус: дополнительные материалы и записи вебинаров

- Записи вебинаров по подготовке июнь-июль 2026
- Записи вебинаров по подготовке август 2026
- Дополнительная практика по машинному обучению
- Дополнительные вебинары по темам курса

01О курсе

- О курсе
- Входное тестирование

02Часть 1. Знакомство с Python

- Язык Python
- Переменные и арифметические действия
- Типы данных
- Условный оператор
- Циклы
- Домашнее задание

03Часть 1. Основы Python

- Списки
- Функции
- Строки

04Часть 1. Азы аналитики

05Часть 1. Знакомство с машинным обучением

06Часть 1. Основы математики для Data Science

- Множества и операции над ними
- Формулы включений-исключений
- Логарифмы

07Часть 1. Математический анализ

08Часть 1. Линейная алгебра

09Часть 1. Дискретная математика

10Часть 1. Основы теории вероятностей

11Часть 1. Тренажер к экзамену

12Часть 2. Погружение в Python

- Списки
- Кортежи
- Множества
- Словари
- Домашнее задание

13Часть 2. Основы работы с CLI

14Часть 2. Знакомимся с Git

15Часть 2. Введение в SQL

- Введение
- Основы выборки
- Агрегация и группировка
- Объединение таблиц и подзапросы
- Модификация данных

16Бонус: создание MVP!

- Часть 1: Аналитика
- Начало работы с Streamlit
- Погружение в Streamlit
- Часть 2: Создание MVP

17Бонус: дополнительные материалы и записи вебинаров

Организатор

Автор курса

Stepik

4.6Нет отзывов

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Подробнее об авторе

Мнения учеников