- Основам искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.
- Программированию на Python для обработки данных.
- Созданию и обучению моделей классификации и регрессии.
- Построению цифровых двойников для моделирования различных сценариев.
- Визуализации данных и представлению результатов исследований.
- Сбор, обработка и анализ больших данных.
- Разработка и обучение нейросетевых моделей с использованием визуальных инструментов.
- Применение прогнозной аналитики для оценки влияния различных факторов.
- Построение наглядных графиков, дашбордов и интерпретация результатов анализа.
- Использование промпт-инжиниринга для эффективной работы с современными нейросетями.
- Анализировать реальные данные и выявлять закономерности.
- Обучать модели искусственного интеллекта для решения практических задач.
- Создавать цифровые двойники объектов и процессов.
- Строить прогнозы на основе данных и оценивать влияние различных факторов.
- Представлять результаты исследований в виде графиков, дашбордов и аналитических отчетов.
- Компьютер или ноутбук.
- Среда программирования Python (например, Jupyter Notebook или Google Colab).
- Визуальный конструктор нейросетей.
- Инструменты для визуализации данных и работы с электронными таблицами.
- Наборы данных для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта.
По итогам обучения школьники смогут собирать и анализировать данные, обучать модели искусственного интеллекта, создавать цифровые двойники, строить прогнозы и визуализировать результаты исследований. Освоят базовые инструменты Python, машинного обучения и анализа данных, получив хорошую подготовку для дальнейшего обучения по профилям НТО «Искусственный интеллект», «Большие данные и машинное обучение» и «Технологии дополненной реальности».
- Сфера ИИтех НТО Юниоры (Национальная технологическая олимпиада для школьников 5-7 классов)
Документы и материалы для запуска кружка
Запустить кружок Junior.Online