Python programiranje i strojno učenje - tečaj 42 000 rub. iz Coddy škole programiranja za djecu, obuka 7 modula (mjeseci)
Miscelanea / / December 03, 2023
Dob: 12-16 godina
Razina: za početnike.
Trajanje: od 7 modula (mjeseci), od 56 sati*.
Format: individualne i grupne lekcije, offline i online (u stvarnom vremenu).
Broj djece: od 1 do 8.
Cijena:
od 750 rub./sat u online grupi,
od 850 rub./sat u izvanmrežnoj grupi,
od 1050 rub./sat pojedinačno online,
od 1980 rub./sat pojedinačno izvan mreže.
Klasični BASIC i Pascal još uvijek se uče kao programski jezici u školskim programima. Iako pomažu u razumijevanju principa pisanja programa, više ih ne koriste profesionalni programeri. Moderne tehnologije ne miruju, pa danas postoje napredniji i relevantniji programski jezici koji su jednostavni za učenje i prikladni za početnike. Želite li da vaše dijete nauči pisati kod na jednom od najpopularnijih i najtraženijih jezika na svijetu i koristiti ga za rješavanje problema iz stvarnog svijeta? Dobrodošli na naš tečaj Python programiranja i strojnog učenja za djecu!
Značajke i prednosti
Jezik Python počeo je razvijati nizozemski programer Guido van Rossum krajem osamdesetih. Guido je u to vrijeme bio zaposlenik nizozemskog CWI instituta, jednog od vodećih europskih istraživačkih instituta u području matematike i teorijske računalne znanosti. Ovaj je jezik napisao u svoje slobodno vrijeme, unoseći u njega neke ideje o obrazovnom jeziku ABC, u kojem je i sam sudjelovao. Razvoj je završen 1991. Nakon što je prva službena verzija izašla na internet, cijela skupina programera pridružila se njezinoj doradi i poboljšanju. Python je sada moćan, izražajan programski jezik koji je jednostavan za naučiti i koristiti.
Na internetu postoji mnogo lekcija i tutorijala o Pythonu. No, puni uspjeh može se postići učenjem pod vodstvom iskusnog učitelja praktičara. Osim savladavanja samog jezika, polaznici će tijekom nastave naučiti kako ga praktično primijeniti u strojnom učenju. Preporučamo da školarci počnu učiti Python u dobi od 12 godina. Savršena je za početnike za prve korake u programiranju, jer... ima sljedeće prednosti:
- Jedna od glavnih prednosti Pythona je njegova čitljiva sintaksa. Programeri cijene ljepotu i jasnoću koda, što se odražava u njihovoj filozofiji nazvanoj "Zen Pythona". “Čitljivost je važna”, “Jednostavno je bolje nego složeno” - to su neka od načela ove filozofije.
- Sadrži najsuvremenije mehanizme za ponovnu upotrebu koda. Na njemu možete pisati jednostavne i učinkovite programe bez trošenja puno vremena na njega.
- Manji unos koda značajno povećava brzinu razvoja.
- Pythonov dizajn mnogi stručnjaci smatraju jednim od najboljih.
- Interaktivna ljuska omogućuje vam unos programa i odmah dobivanje rezultata.
- Python ima pomoćne alate koji znatno ubrzavaju učenje. Na primjer, modul kornjače, koji simulira grafiku kornjače, i modul tkinter za rad s grafičkom bibliotekom.
- Sadrži veliku biblioteku modula, koja pruža mnogo značajki koje su tražene u aplikacijskim programima, u rasponu od pretraživanja teksta pomoću predloška do mrežnih funkcija. Python se može proširiti kroz vlastite biblioteke i kroz biblioteke koje su stvorili drugi programeri.
Python koriste takvi divovi kao što su Google, Intel, IBM. Popularne platforme YouTube i VKontakte rade na tome. NASA-ini znanstvenici koriste ga za šifriranje i analizu podataka, a stručnjaci iz raznih područja koriste ga za velika istraživanja. Python je programski jezik koji će biti tražen još jako dugo!
Također dobiva sve veću popularnost jer je usko povezana sa strojnim učenjem i stvaranjem inteligentnih računalnih programa. Python čini rad s kodom mnogo lakšim. Sada se računala više ne mogu programirati kao prije, već se mogu konfigurirati tako da uče sama. Strojno učenje jedan je od glavnih IT trendova našeg vremena i postupno prodire u sva područja života - pametno pretraživanje s Googlea i Yandexa, neuronske mreže, pametni filtri neželjene pošte, umjetna inteligencija u igrama i još mnogo toga drugo.
U našem tečaju o učenju Pythona za školarce, dečki:
- Naučiti sintaksu i steći osnovne vještine rada s Pythonom;
- Naučiti instalirati i konfigurirati razvojno okruženje, primijeniti osnovne Python konstrukcije, kreirati module i pakete;
- Naučiti o različitim načinima analize podataka;
- Upoznati se s principima strojnog učenja;
- Oni će osposobiti nekoliko vlastitih modela računala.
8
tečajeviPredavač predmeta:
“Računalna pismenost”, “Minecraft: Uvod u umjetnu inteligenciju”, “Etički haker”, “Računalo pismenost na Macu", "Unreal Engine 4", "Python i strojno učenje", "Minecraft programiranje", "Botovi na Piton"
Obrazovanje:
Moskovsko politehničko sveučilište, specijalnost "Informacijska sigurnost".
Certificirani polaznik Minecraft programa obuke programiranja.
Microsoft Certified Teacher Innovator Program
Iskustvo:
Tečno govori C++, Pascal s objektima, Python, Java, PHP. Sudjelovao sam u izradi web stranica, kreiranju izgleda web stranica i razvoju logotipa za tvrtke na stranicama slobodnih profesija.
Interesi:
Bavi se programiranjem i informacijskom sigurnošću. Voli sport i vodi zdrav način života. Zanimaju ga glazba i umjetnost. Vjeruje da svaka osoba može postići što god želi.
"Ako želite da se kôd lako i brzo piše, neka bude lak za čitanje."
6
tečajeviPredavač predmeta:
“Programiranje igrica u Pythonu”, “Etički haker”, “Razvoj chatbota u Pythonu zajedno s Kompleksom računalnih znanosti i računarstva Moskovskog državnog sveučilišta. M.V. Lomonosov", "Python i strojno učenje", "Botovi u Pythonu", "Web aplikacije u Pythonu u partnerstvu s Moskovskim državnim sveučilištem. M.V. Lomonosov"
Obrazovanje:
Moskovsko državno tehničko sveučilište nazvano po. Bauman, specijalnost "Informacijska sigurnost".
Iskustvo:
Poznavanje programskih jezika Python, C\C++, Golang, Pascal. Ima iskustva u razvoju raznih aplikacija.
Interesi:
Voli programirati u Pythonu za rješavanje najrazličitijih problema, a što je zadatak složeniji i zanimljiviji, to bolji. Bavi se sportom, voli fotografirati i voli putovati. Uvjeren sam da svaka osoba koja uloži dovoljno truda da postigne neki cilj, to i postigne. Voli pomagati drugima da postignu svoje ciljeve. Mlad i pažljiv prema ljudima, pronalazi zajednički jezik sa svakim djetetom i pomaže im da otkriju svoje najbolje kvalitete tijekom učenja, čineći učenje ugodnim i učinkovitim za sve.
“Programiranje u 21. stoljeću druga je abeceda koju treba savladati svaka uspješna osoba, bez obzira na područje interesa. Python je savršen prvi korak u učenju programiranja, s jednostavnošću i svestranošću koja djeci olakšava učenje ovaj jezik nije obvezan studij, već ugodna zabava i shvaćaju da je programiranje iznimno zanimljivo i uzbudljivo postupak!"
7
tečajeviPredavač predmeta:
“Minecraft: Uvod u umjetnu inteligenciju”, “Frontend Developer: HTML/CSS/JavaScript web stranice”, “Etički haker”, "Harvard CS50 tečaj", "Python i strojno učenje", "Botovi u Pythonu", "Cyber sigurnost", "Razvoj igrica u C++", "Stvaranje igre u Scratchu"
Obrazovanje:
Baltičko federalno sveučilište Immanuel Kant, Institut za fizičke i matematičke znanosti i informacijske tehnologije, specijalnost: “Računalna sigurnost i matematičke metode zaštite informacija."
Iskustvo:
Sa programiranjem sam se upoznao sa 12 godina i od tada ne prestajem da se razvijam, usavršavam i produbljujem svoje znanje.
Ima veliko iskustvo u razvoju i razvoju najrazličitijih projekata, od visoko opterećenih servera za igre do programiranja mikrokontrolera.
Poznaje i razumije moderno programiranje te je kao generalist sposoban pronaći optimalna rješenja iu teškim situacijama.
Interesi:
Bavi se pisanjem scenarija i uživa u japanskom mačevanju, kendu i kenjutsuu.
Uvjeren sam da ne postoji ništa važnije od vlastitog rasta i osobnog razvoja.
“Kada se susrećemo s novim područjima znanja, najteže je u njihovom proučavanju učiniti prvi korak, pronaći način da prevladamo vlastite sumnje, nesigurnosti i strahove. Tek nakon nekog vremena, gledajući unatrag, možemo cijeniti visine do kojih smo se uspjeli popeti.”
1. modul
Prvi dan
Uvodna lekcija
- Uvod u koncept strojnog učenja, koji se problemi mogu riješiti pomoću algoritama strojnog učenja
- Python ponavljanje
Drugi dan
Uvod u teoriju neuronskih mreža
- Aktivacijske funkcije
- Množenje matrice
Treći dan
Najjednostavniji model neurona
- Nastavite ponavljati Python
- Uvod u knjižnicu numpy
- Osnovni koncepti strojnog učenja
- Metoda linearne regresije
Četvrti dan
Perceptron
- Osnove matematičke logike i linearne algebre
- Najjednostavniji model neurona je perceptron
- Početne težine, ulazi i pristranost
2. modul
Prvi dan
Perceptron trening
- Mijenjanje težine
- Odabir podataka o obuci
- Perceptron trening
Drugi dan
Poboljšanje modela
- Koristimo naprednije funkcije aktivacije
- Sigmoid, tanh, ReLu, Softplus
Treći dan
Četvrti dan
Radite na neuronskoj mreži za svoj zadatak
- Analiza zadataka
- Odabir skupa podataka za obuku
- Izrada modela
3. modul
Prvi dan
Model Adaline
- Adaptivni linearni neuroni
- Usporedba točnosti Adaline i Perceptron
Drugi dan
Gradijentni silazak
- Koristimo naprednije funkcije aktivacije
- Sigmoid, tanh, ReLu, SoTplus
- Gradijentni spust
Treći dan
Knjižnica za rad s Pandas podacima
- Primanje podataka iz datoteka različitih formata
- Uzorkovanje
- Razvrstavanje
- Agregacija i grupiranje
Četvrti dan
Matplotlib biblioteka za crtanje
- Iscrtavanje grafova na temelju skupa podataka
- Prikaz u obliku grafikona indikatora neuronske mreže
- 3D grafika
4. modul
Prvi dan
Drugi dan
Prepoznavanje slike
- Dobivanje skupa podataka knjižnice Mnist
- Mrežna obuka
- Slikovno prepoznavanje brojeva
- Testirajte mrežu na vlastitim slikama
Treći dan
Četvrti dan
Evolucijski pristup treniranju neuronskih mreža
- Početni elementi
- Postavljanje parametara populacije
- Metoda odabira
- Mutacije
- Analiza rezultata treninga
5. modul
Prvi dan
Objektno orijentirana programska paradigma
- Nastava
- Predmeti
- Atributi
- Metode
Drugi dan
Igra koja koristi OOP
- Pisanje jednostavne klasične igre 'Zmija'
- Metoda kontrole za igrača
- Model ohrabrenja
- A/B testiranje
Treći dan
Korištenje "umjetne inteligencije" u igri
- Kontrola zmija
- Model učenja bez memorije
Četvrti dan
Učenje pomoću pamćenja
- Faktori prilagodbe
- Spremanje poteza u memoriju
- Usporedba s modelom bez memorije
6. modul
Prvi dan
Predstavljamo interaktivnu ljusku Jupyter Notebook
- Instalacija
- Sadržaj ćelije
- Načini izvršavanja koda
- Interaktivni elementi i grafika
Drugi dan
Korištenje Jupyter Notebooka za strojno učenje
- Učitavanje podataka
- Obuka modela
- Prikaz rezultata
- Otklanjanje pogrešaka i testiranje
Treći dan
Korištenje Cloud Computinga u Google Colabu
- Integracija u projekt
- Mjerenja performansi
- Korištenje tenzorskih jezgri
Četvrti dan
Predstavljamo biblioteku Tensorflow
- Instalacija knjižnice
- Priprema podataka za rad
- Modeli neurona ugrađeni u knjižnicu
7. modul
Prvi dan
Kako radi Tensorflow
- Grafikon izračuna
- Ulazni parametri i težine
- Funkcija pogreške
Drugi dan
Kako radi Tensorflow
- Ugrađeni optimizatori
- Aktivacijske funkcije
- Mrežni slojevi
Treći dan
Četvrti dan
Razvoj projekta
- Rasprava o idejama
- Izbor tehnologija
- Dekompozicija problema
- Priprema podataka
- Izrada modela
- Obrazovanje
- Testiranje
- Prezentacija