Програмиране и машинно обучение на Python - курс 42 000 rub. от Coddy School of Programming for Children, обучение 7 модула (месеци)
разни / / December 03, 2023
Възраст: 12-16 години
Ниво: за начинаещи.
Продължителност: от 7 модула (месеца), от 56 часа*.
Формат: индивидуални и групови уроци, офлайн и онлайн (в реално време).
Брой деца: от 1 до 8.
Цена:
от 750 rub./час в онлайн група,
от 850 rub./час в офлайн група,
от 1050 rub./час индивидуално онлайн,
от 1980 rub./час индивидуално офлайн.
Класическите BASIC и Pascal все още се преподават като езици за програмиране в училищните програми. Въпреки че помагат да се разберат принципите на писане на програми, те вече не се използват от професионални програмисти. Съвременните технологии не стоят неподвижни и затова днес има по-напреднали и подходящи езици за програмиране, които са лесни за научаване и подходящи за начинаещи. Искате ли вашето дете да се научи как да пише код на един от най-популярните и търсени езици в света и да го използва за решаване на проблеми от реалния свят? Добре дошли в нашия курс за програмиране и машинно обучение на Python за деца!
Характеристики и предимства
Езикът Python започва да се разработва от холандския програмист Guido van Rossum в края на осемдесетте години. По това време Гуидо е служител на холандския институт CWI, един от водещите европейски изследователски институти в областта на математиката и теоретичната компютърна наука. Той написа този език в свободното си време, влагайки в него някои идеи за образователния език ABC, в който също участва. Разработката е завършена през 1991 г. След като първата официална версия беше публикувана онлайн, цяла група програмисти се включиха в нейното усъвършенстване и подобряване. Python вече е мощен, експресивен език за програмиране, който е лесен за научаване и лесен за използване.
В Интернет има много уроци и ръководства по Python. Пълен успех обаче може да се постигне, когато се учи под ръководството на опитен учител-практик. Освен усвояването на самия език, по време на занятията студентите ще се научат как да го прилагат практически в машинното обучение. Препоръчваме на учениците да започнат да учат Python на 12-годишна възраст. Идеален е за начинаещи да направят първите си стъпки в програмирането, защото... има следните предимства:
- Едно от основните предимства на Python е неговият четим от човека синтаксис. Разработчиците ценят красотата и яснотата на кода, което е отразено в тяхната философия, наречена „Дзен на Python“. „Четимостта има значение“, „Простото е по-добро от сложното“ - това са някои от принципите на тази философия.
- Той съдържа най-съвременни механизми за повторно използване на код. Можете да пишете прости и ефективни програми върху него, без да отделяте много време за него.
- По-малко въвеждане на код значително увеличава скоростта на разработка.
- Дизайнът на Python се счита от много експерти за един от най-добрите.
- Интерактивната обвивка ви позволява да въвеждате програми и веднага да получавате резултата.
- Python има помощни инструменти, които значително ускоряват обучението. Например модулът turtle, който симулира графики на костенурка, и модулът tkinter за работа с графичната библиотека.
- Той съдържа голяма библиотека от модули, която предоставя много функции, които се търсят в приложните програми, вариращи от търсене на текст с помощта на шаблон до мрежови функции. Python може да бъде разширен както чрез собствени библиотеки, така и чрез библиотеки, създадени от други разработчици.
Python се използва от такива гиганти като Google, Intel, IBM. По него работят популярните платформи YouTube и VKontakte. Учените от НАСА го използват за криптиране и анализ на данни, а експерти от различни области го използват за широкомащабни изследвания. Python е език за програмиране, който ще бъде търсен много дълго време!
Той също така набира все по-голяма популярност, защото е тясно свързан с машинното обучение и създаването на интелигентни компютърни програми. Python прави работата с код много по-лесна. Сега компютрите вече не могат да бъдат програмирани както преди, но могат да бъдат конфигурирани така, че да се учат сами. Машинното обучение е една от основните IT тенденции на нашето време и постепенно навлиза във всички сфери на живота - интелигентно търсене от Google и Yandex, невронни мрежи, интелигентни спам филтри, изкуствен интелект в игрите и много други друго.
В нашия курс за изучаване на Python за ученици, момчета:
- Научете синтаксиса и придобийте основни умения за работа с Python;
- Научете се да инсталирате и конфигурирате средата за разработка, да прилагате основни Python конструкции, да създавате модули и пакети;
- Научете за различни начини за анализ на данни;
- Запознайте се с принципите на машинното обучение;
- Те ще обучат няколко свои компютърни модела.
8
курсовеПреподавател по курса:
„Компютърна грамотност“, „Minecraft: Въведение в изкуствения интелект“, „Етичен хакер“, „Компютър грамотност на Mac", "Unreal Engine 4", "Python и машинно обучение", "Програмиране на Minecraft", "Ботове на Python"
образование:
Московски политехнически университет, специалност „Информационна сигурност“.
Сертифициран участник в програмата за обучение по програмиране на Minecraft.
Програма Microsoft Certified Teacher Innovator
Опит:
Владее C++, Pascal с обекти, Python, Java, PHP. Занимавах се с оформление на уебсайтове, създаване на оформления на уебсайтове и разработване на лога за компании в сайтове на свободна практика.
интереси:
Занимава се с програмиране и информационна сигурност. Обича да спортува и води здравословен начин на живот. Интересува се от музика и изкуство. Вярва, че всеки човек може да постигне каквото пожелае.
„Ако искате кодът да бъде лесен и бърз за писане, направете го лесен за четене.“
6
курсовеПреподавател по курса:
„Програмиране на игри в Python“, „Етичен хакер“, „Разработване на чатботове в Python съвместно с Компютърния и изчислителен комплекс на Московския държавен университет. М.В. Ломоносов“, „Python и машинно обучение“, „Ботове в Python“, „Уеб приложения в Python в партньорство с Московския държавен университет. М.В. Ломоносов"
образование:
Московски държавен технически университет на име. Бауман, специалност "Информационна сигурност".
Опит:
Владее програмните езици Python, C\C++, Golang, Pascal. Има опит в разработването на различни приложения.
интереси:
Обича да програмира на Python, за да решава голямо разнообразие от проблеми и колкото по-сложна и интересна е задачата, толкова по-добре. Спортува, обича да снима и обича да пътува. Убеден съм, че всеки човек, който полага достатъчно усилия за постигане на цел, я постига. Обича да помага на другите да постигнат целите си. Млад и внимателен към хората, намира общ език с всяко дете и му помага да разкрие най-добрите си качества по време на ученето, което прави ученето приятно и ефективно за всички.
„Програмирането в 21 век е втората азбука, която всеки успешен човек трябва да владее, независимо от сферата на интересите си. Python е идеалната първа стъпка към изучаването на програмиране, с простота и гъвкавост, които правят ученето лесно за децата този език не е задължително изучаване, а приятно забавление и разбират, че програмирането е изключително интересно и вълнуващо процес!"
7
курсовеПреподавател по курса:
„Minecraft: Въведение в изкуствения интелект“, „Разработчик на Frontend: HTML/CSS/JavaScript уебсайтове“, „Етичен хакер“, „Курс Harvard CS50“, „Python и машинно обучение“, „Ботове в Python“, „Киберсигурност“, „Разработка на игри в C++“, „Създаване игри в Scratch"
образование:
Балтийски федерален университет Имануел Кант, Институт по физико-математически науки и информационни технологии, специалност: „Компютърна сигурност и математически методи на защита информация."
Опит:
Запознах се с програмирането на 12 години и оттогава не спирам да се развивам, усъвършенствам и задълбочавам знанията си.
Той има богат опит в разработването и разработването на голямо разнообразие от проекти, вариращи от силно натоварени сървъри за игри до програмиране на микроконтролери.
Познава и разбира съвременното програмиране и, като специалист по общ профил, умее да намира оптимални решения дори в трудни ситуации.
интереси:
Занимава се с писане на сценарии и обича японска фехтовка, кендо и кенджуцу.
Убеден съм, че няма нищо по-важно от себеизрастването и личностното развитие.
„Когато се сблъскваме с нови области на знанието, най-трудното в изучаването им е да направим първата крачка, да намерим начин да преодолеем собствените си съмнения, несигурност и страхове. Едва след време, поглеждайки назад, можем да оценим височините, до които успяхме да се издигнем.”
1-ви модул
Първият ден
Въвеждащ урок
- Въведение в концепцията за машинно обучение, какви проблеми могат да бъдат решени с помощта на алгоритми за машинно обучение
- Повторение на Python
Втори ден
Въведение в теорията на невронните мрежи
- Функции за активиране
- Умножение на матрици
Ден трети
Най-простият модел на неврон
- Продължете да повтаряте Python
- Въведение в библиотеката numpy
- Основни концепции на машинното обучение
- Метод на линейна регресия
Ден четвърти
Перцептрон
- Основи на математическата логика и линейната алгебра
- Най-простият модел на неврон е персептрон
- Първоначални тегла, входове и отклонения
2-ри модул
Първият ден
Обучение на перцептрон
- Смяна на тежести
- Избор на данни за обучение
- Обучение на персептрон
Втори ден
Подобряване на модела
- Използваме по-разширени функции за активиране
- Sigmoid, tanh, ReLu, Softplus
Ден трети
Ден четвърти
Работете върху невронна мрежа за вашата задача
- Анализ на задачите
- Избор на набор от данни за обучение
- Изграждане на модели
3-ти модул
Първият ден
Модел Adaline
- Адаптивни линейни неврони
- Сравнение на точността на Adaline и Perceptron
Втори ден
Градиентно спускане
- Използваме по-разширени функции за активиране
- Sigmoid, tanh, ReLu, SoTplus
- Градиентно спускане
Ден трети
Библиотека за работа с Pandas данни
- Получаване на данни от файлове с различни формати
- Вземане на проби
- Сортиране
- Агрегиране и групиране
Ден четвърти
Matplotlib библиотека за чертане
- Изграждане на графики въз основа на набор от данни
- Показване под формата на графика на индикаторите на невронната мрежа
- 3D графики
4-ти модул
Първият ден
Втори ден
Разпознаване на изображения
- Получаване на набор от данни на библиотеката Mnist
- Мрежово обучение
- Разпознаване на изображения на числа
- Тествайте мрежата върху вашите собствени изображения
Ден трети
Ден четвърти
Еволюционен подход към обучението на невронни мрежи
- Начални елементи
- Настройка на параметрите на населението
- Метод на подбор
- Мутации
- Анализ на резултатите от обучението
5-ти модул
Първият ден
Парадигма на обектно-ориентираното програмиране
- Класове
- Обекти
- Атрибути
- Методи
Втори ден
Игра, използваща ООП
- Написване на проста класическа игра „Змия“
- Метод за управление на играча
- модел насърчаване
- A/B тестване
Ден трети
Използване на „изкуствен интелект“ в играта
- Контрол на змията
- Модел на обучение без памет
Ден четвърти
Учене с помощта на паметта
- Коефициенти на корекция
- Запазване на ходове в паметта
- Сравнение с модел без памет
6-ти модул
Първият ден
Представяме ви интерактивната обвивка Jupyter Notebook
- Инсталация
- Съдържание на клетката
- Режими на изпълнение на кода
- Интерактивни елементи и графики
Втори ден
Използване на Jupyter Notebook за машинно обучение
- Зареждане на данни
- Модел обучение
- Показване на резултатите
- Отстраняване на грешки и тестване
Ден трети
Използване на Cloud Computing в Google Colab
- Интегриране в проекта
- Измервания на производителността
- Използване на тензорни ядра
Ден четвърти
Представяме ви библиотеката Tensorflow
- Инсталиране на библиотеката
- Подготовка на данни за работа
- Невронни модели, вградени в библиотеката
7-ми модул
Първият ден
Как работи Tensorflow
- Изчислителна графика
- Входни параметри и тегла
- Функция за грешка
Втори ден
Как работи Tensorflow
- Вградени оптимизатори
- Функции за активиране
- Мрежови слоеве
Ден трети
Ден четвърти
Разработване на проекта
- Обсъждане на идеи
- Избор на технологии
- Декомпозиция на проблема
- Подготовка на данни
- Изграждане на модели
- Образование
- Тестване
- Презентация