Теоретическая часть курса
, изложенная ясным и доступным языком, предлагает углублённое знакомство с историей возникновения и основными направлениями развития искусственного интеллекта в современном мире. В рамках курса рассматривается классификация методов ИИ, а также типы задач, которые могут быть решены с его помощью. Особое внимание уделяется понятию и принципам функционирования нейронных сетей, включая их обучение и роль обучающей выборки. Курс также включает введение в технологии машинного обучения, предоставляя учащимся понимание основных принципов того, как компьютер может проводить детекцию различных искомых объектов присутствующих на изображениях или в потоковом видео.
В практической части программы курса
учащиеся освоят весь необходимый стек технологий на простых и доступных примерах. Ребята изучат работу основных функций таких фундаментальных библиотек, как OpenCV, Numpy, Pandas и TensorFlow. В рамках курса ученики запустят и обучат нейронную сеть YOLO для решения различных задач, а также разберутся, как эффективно применять её на практике. В программе предусмотрено изучение основ работы с системой контроля версий Git и навыков развертывания приложений в контейнерах с использованием Docker. Программа курса рассчитана на 300 учебных часов, что позволяет глубоко погрузиться в изучаемые темы и получить ценные практические навыки.
