ПОИСК
Быстрый заказ
ОЦЕНКА КУРСАобщая оценка курса:оценка преподавателя: Хочу скидку |
Целью обучения является формирование базовых знаний о принципах работы нейросетей и современных ИИ-чатов и практических навыков эффективного использования доступных в России инструментов ИИ для улучшения процессов разработки программного обеспечения.
Выберите форму обучения,
чтобы увидеть актуальные даты:
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
|
|||||||||||||||||||
Бауманская
После изучения курса вы сможете
- знать принципы работы искусственного интеллекта;
- понимать преимущества и недостатки различных нейросетей;
- использовать правила написания промптов для нейросетей.
Содержание курса
Модуль 1. Введение в искусственный интеллект
- Что такое искусственный интеллект?
Определение ИИ: основные концепции и области применения.
Классификация ИИ: узкий ИИ, общий ИИ, сильный ИИ.
Современные тренды и достижения в области ИИ. - Основы машинного обучения и глубокого обучения.
Что такое машинное обучение: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением.
Глубокое обучение: нейронные сети, их архитектуры и применение.
Примеры использования ИИ в IT-индустрии. - Этика и безопасность ИИ.
Этические вопросы использования ИИ.
Риски и ограничения ИИ-технологий.
Юридические аспекты использования ИИ в России.
Модуль 2. Принципы работы нейросетей
- Основы нейронных сетей.
Структура нейронной сети: нейроны, слои, веса.
Прямое распространение и обратное распространение ошибки.
Активационные функции: ReLU, Sigmoid, Softmax. - Популярные архитектуры нейросетей.
Полносвязные сети (Fully Connected Networks).
Сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM для обработки последовательностей.
Трансформеры (Transformers): принцип работы и применение. - Обучение нейросетей.
Подготовка данных: очистка, нормализация, аугментация.
Выбор гиперпараметров: скорость обучения, размер батча, количество эпох.
Оценка качества модели: метрики точности, переобучение и недообучение. - Практическая работа: создание простой нейросети.
Построение и обучение нейросети на Python с использованием библиотек TensorFlow или PyTorch.
Решение задачи классификации или регрессии.
Модуль 3. Популярные ИИ-чаты и их возможности
- Что такое ИИ-чаты?
Определение и принципы работы ИИ-чатов.
Популярные ИИ-чаты: GPT, Deepseek, Claude и другие.
Доступные в России ИИ-чаты: YandexGPT, GigaChat. - Как работают языковые модели.
Архитектура трансформеров.
Токенизация текста.
Fine-tuning и адаптация моделей под конкретные задачи. - Практическая работа: работа с доступными ИИ-чатами.
Регистрация и настройка аккаунтов в популярных ИИ-чатах.
Формулировка запросов для получения качественных ответов.
Примеры использования ИИ-чатов для решения повседневных задач.
Модуль 4. Использование ИИ-чатов в разработке ПО
- Автоматизация рутинных задач.
Написание кода: генерация фрагментов кода, исправление ошибок, оптимизация.
Создание документации: автоматическое описание функций и методов.
Генерация тестов для проверки кода. - Работа с требованиями и спецификациями.
Анализ технического задания с помощью ИИ-чатов.
Перевод неформальных требований в формальные спецификации.
Помощь в планировании проекта. - Ускорение процесса отладки и поиска решений.
Использование ИИ для поиска ошибок в коде.
Получение рекомендаций по устранению проблем.
Поиск готовых решений на различных ресурсах через ИИ. - Практическая работа: использование ИИ-чатов в реальных задачах.
Решение задач по написанию кода, отладке и документированию.
Обсуждение результатов и сравнение с традиционными подходами.
Модуль 5. Интеграция ИИ в рабочие процессы
- Инструменты и платформы для работы с ИИ.
API для интеграции ИИ-моделей в приложения.
Примеры использования API YandexGPT и других доступных сервисов. - Создание собственных ИИ-решений.
Разработка простых ИИ-приложений с использованием готовых моделей.
Примеры: чат-бот для поддержки пользователей, система анализа логов. - Заключительная практическая работа.
Разработка мини-проекта с использованием ИИ-инструментов.
Защита проекта и обсуждение результатов.
Слушатели
- разработчики программного обеспечения, программисты.