Pythoni programmeerimine ja masinõpe - kursus 42 000 hõõruda. Coddy School of Programming for Children, koolitus 7 moodulit (kuud)
Varia / / December 03, 2023
Vanus: 12-16 aastat
Tase: algajatele.
Kestus: alates 7 moodulist (kuud), alates 56 tunnist*.
Formaat: individuaalsed ja rühmatunnid, võrguühenduseta ja võrgus (reaalajas).
Laste arv: 1 kuni 8.
Hind:
alates 750 rubla tunnis võrgugrupis,
alates 850 rubla tunnis võrguühenduseta grupis,
alates 1050 rubla tunnis individuaalselt võrgus,
alates 1980 rub./tund individuaalselt võrguühenduseta.
Klassikalist BASICut ja Pascalit õpetatakse endiselt kooli õppekavades programmeerimiskeeltena. Kuigi need aitavad mõista programmide kirjutamise põhimõtteid, ei kasuta neid enam professionaalsed programmeerijad. Kaasaegsed tehnoloogiad ei seisa paigal ja seetõttu on tänapäeval rohkem arenenud ja asjakohasemaid programmeerimiskeeli, mida on lihtne õppida ja mis sobivad algajatele. Kas soovite, et teie laps õpiks koodi kirjutama ühes maailma populaarseimas ja nõutavamas keeles ning kasutaks seda reaalsete probleemide lahendamiseks? Tere tulemast meie lastele mõeldud Pythoni programmeerimise ja masinõppe kursusele!
Omadused ja eelised
Pythoni keelt hakkas kaheksakümnendate lõpus arendama Hollandi programmeerija Guido van Rossum. Guido töötas sel ajal Hollandi CWI Instituudis, mis oli Euroopa üks juhtivaid uurimisinstituute matemaatika ja teoreetilise arvutiteaduse valdkonnas. Ta kirjutas seda keelt vabal ajal, pannes sellesse mõned ideed ABC õppekeele kohta, milles ta ka osales. Arendus viidi lõpule 1991. aastal. Pärast esimese ametliku versiooni võrku jõudmist liitus selle täiustamisega ja täiustamisega terve rühm programmeerijaid. Python on nüüd võimas, väljendusrikas programmeerimiskeel, mida on lihtne õppida ja lihtne kasutada.
Internetis on palju Pythoni tunde ja õpetusi. Täieliku edu saab aga kogenud õpetaja-praktiku käe all õppides. Lisaks keele enda valdamisele õpivad õpilased tundides, kuidas seda masinõppes praktiliselt rakendada. Koolilastel soovitame Pythoni õppimist alustada 12-aastaselt. See sobib suurepäraselt algajatele programmeerimises esimeste sammude tegemiseks, sest... sellel on järgmised eelised:
- Pythoni üks peamisi eeliseid on selle inimloetav süntaks. Arendajad hindavad koodi ilu ja selgust, mis kajastub nende filosoofias, mida nimetatakse Pythoni zeniks. “Loetavus on oluline”, “Lihtne on parem kui keeruline” – need on mõned selle filosoofia põhimõtted.
- See sisaldab nüüdisaegseid koodi taaskasutusmehhanisme. Sellele saate kirjutada lihtsaid ja tõhusaid programme, kulutamata sellele palju aega.
- Vähem koodi sisestamine suurendab oluliselt arenduskiirust.
- Paljud eksperdid peavad Pythoni disaini üheks parimaks.
- Interaktiivne kest võimaldab sisestada programme ja saada kohe tulemuse.
- Pythonil on abivahendid, mis oluliselt kiirendavad õppimist. Näiteks kilpkonna graafikat simuleeriv kilpkonnamoodul ja graafikateegiga töötamiseks mõeldud moodul tkinter.
- See sisaldab suurt moodulite teeki, mis pakub palju funktsioone, mis on rakendusprogrammides nõutud, alates tekstiotsingust malli abil kuni võrgufunktsioonideni. Pythonit saab laiendada nii oma teekide kui ka teiste arendajate loodud teekide kaudu.
Pythonit kasutavad sellised hiiglased nagu Google, Intel, IBM. Sellega töötavad populaarsed platvormid YouTube ja VKontakte. NASA teadlased kasutavad seda andmete krüpteerimiseks ja analüüsimiseks ning erinevate valdkondade eksperdid kasutavad seda laiaulatuslikeks uuringuteks. Python on programmeerimiskeel, mille järele on nõudlus väga pikka aega!
Üha enam kogub see populaarsust ka seetõttu, et on tihedalt seotud masinõppe ja intelligentsete arvutiprogrammide loomisega. Python muudab koodiga töötamise palju lihtsamaks. Nüüd ei saa arvuteid enam programmeerida nagu varem, vaid saab seadistada nii, et nad õpivad ise. Masinõpe on meie aja üks peamisi IT-trende ja tungib järk-järgult kõikidesse eluvaldkondadesse - nutikas otsing Google'ist ja Yandexist, närvivõrgud, nutikad rämpspostifiltrid, tehisintellekt mängudes ja palju muud muud.
Meie Pythoni õppimise kursusel koolilastele, poisid:
- Õppige süntaksit ja omandage põhioskused Pythoniga töötamiseks;
- Õppida installima ja seadistama arenduskeskkonda, rakendama põhilisi Pythoni konstruktsioone, looma mooduleid ja pakette;
- Õppige tundma erinevaid viise andmete analüüsimiseks;
- Tutvuda masinõppe põhimõtetega;
- Nad koolitavad mitut oma arvutimudelit.
8
kursusedKursuse õpetaja:
“Arvutioskus”, “Minecraft: tehisintellekti sissejuhatus”, “Eetiline häkker”, “Arvuti kirjaoskus Macis", "Unreal Engine 4", "Python ja masinõpe", "Minecrafti programmeerimine", "Botid sees Python"
Haridus:
Moskva Polütehnilise Ülikooli eriala "Infoturve".
Minecrafti programmeerimise koolitusprogrammis sertifitseeritud osaleja.
Microsofti sertifitseeritud õpetajate uuendaja programm
Kogemus:
Valdab C++, Pascal koos objektidega, Python, Java, PHP. Tegelesin veebisaitide küljendamisega, veebisaitide kujunduse loomisega ja ettevõtete logode väljatöötamisega vabakutselistel saitidel.
Huvid:
Tegeleb programmeerimise ja infoturbega. Armastab sporti ja juhib tervislikku eluviisi. Teda huvitab muusika ja kunst. Usub, et iga inimene võib saavutada, mida tahab.
"Kui soovite, et koodi kirjutamine oleks lihtne ja kiire, muutke see hõlpsasti loetavaks."
6
kursusedKursuse õpetaja:
“Mängude programmeerimine Pythonis”, “Eetiline häkker”, “Vestlusrobotite arendamine Pythonis koos Moskva Riikliku Ülikooli arvutiteaduse ja arvutuskompleksiga. M.V. Lomonosov", "Python ja masinõpe", "Bots in Python", "Veebirakendused Pythonis koostöös Moskva Riikliku Ülikooliga. M.V. Lomonossov"
Haridus:
nime saanud Moskva Riiklik Tehnikaülikool. Bauman, eriala "Infoturve".
Kogemus:
Programmeerimiskeelte Python, C\C++, Golang, Pascal valdamine. Omab erinevate rakenduste arendamise kogemust.
Huvid:
Talle meeldib Pythonis programmeerida, et lahendada väga erinevaid probleeme ning mida keerulisem ja huvitavam ülesanne, seda parem. Ta tegeleb spordiga, naudib fotograafiat ja armastab reisida. Olen veendunud, et iga inimene, kes pingutab eesmärgi saavutamiseks piisavalt, saavutab selle. Meeldib aidata teistel oma eesmärke saavutada. Noor ja inimeste suhtes tähelepanelik, leiab iga lapsega ühise keele ning aitab neil õppimise käigus esile tuua oma parimad omadused, muutes õppimise nauditavaks ja tõhusaks kõigile.
“Programmeerimine 21. sajandil on teine tähestik, mida iga edukas inimene peaks valdama, olenemata tema huvivaldkonnast. Python on ideaalne esimene samm programmeerimise õppimisel, oma lihtsuse ja mitmekülgsusega, mis teeb õppimise lastele lihtsaks see keel ei ole kohustuslik õpe, vaid mõnus ajaviide ja nad mõistavad, et programmeerimine on äärmiselt huvitav ja põnev protsess!"
7
kursusedKursuse õpetaja:
"Minecraft: tehisintellekti sissejuhatus", "Eesmine arendaja: HTML/CSS/JavaScripti veebisaidid", "Eetiline häkker", "Harvardi CS50 kursus", "Python ja masinõpe", "Pythoni robotid", "Küberturvalisus", "Mänguarendus C++-s", "Loomine" mängud Scratchis"
Haridus:
Immanuel Kant Baltic Federal University, Institute of Physical and Mathematical Sciences and infotehnoloogia, eriala: “Arvutiturve ja matemaatilised kaitsemeetodid teave."
Kogemus:
Programmeerimisega sain tuttavaks 12-aastaselt ja sellest ajast peale pole ma lõpetanud oma teadmiste arendamist, täiendamist ja süvendamist.
Tal on laialdased kogemused väga erinevate projektide arendamisel ja arendamisel, alates suure koormusega mänguserveritest kuni mikrokontrollerite programmeerimiseni.
Tunneb ja mõistab kaasaegset programmeerimist ning oskab üldteadlasena leida optimaalseid lahendusi ka keerulistes olukordades.
Huvid:
Ta tegeleb stsenaariumide kirjutamisega ning naudib Jaapani vehklemist, kendot ja kenjutsut.
Olen veendunud, et pole midagi tähtsamat kui enesekasv ja isiklik areng.
„Kui puutume kokku uute teadmiste valdkondadega, on nende uurimisel kõige keerulisem teha esimene samm, leida viis oma kahtluste, ebakindluse ja hirmude ületamiseks. Alles mõne aja pärast, tagasi vaadates, suudame hinnata kõrgusi, kuhu meil õnnestus tõusta.
1. moodul
Esimene päev
Sissejuhatav tund
- Sissejuhatus masinõppe kontseptsiooni, milliseid probleeme saab lahendada masinõppe algoritme kasutades
- Pythoni kordamine
Teine päev
Sissejuhatus närvivõrkude teooriasse
- Aktiveerimisfunktsioonid
- Maatrikskorrutis
Kolmas päev
Lihtsaim neuroni mudel
- Jätkake Pythoni kordamist
- Sissejuhatus tumbaraamatukogusse
- Masinõppe põhimõisted
- Lineaarse regressiooni meetod
Neljas päev
Perceptron
- Matemaatilise loogika ja lineaaralgebra alused
- Lihtsaim neuroni mudel on pertseptron
- Esialgsed kaalud, sisendid ja nihked
2. moodul
Esimene päev
Perceptron koolitus
- Kaalu muutmine
- Treeninguandmete valik
- Perceptron koolitus
Teine päev
Mudeli täiustamine
- Kasutame täiustatud aktiveerimisfunktsioone
- Sigmoid, tanh, ReLu, Softplus
Kolmas päev
Neljas päev
Töötage oma ülesande täitmiseks närvivõrgus
- Ülesande analüüs
- Treeningu andmestiku valik
- Mudeli ehitamine
3. moodul
Esimene päev
Modell Adaline
- Adaptiivsed lineaarsed neuronid
- Adaline'i ja Perceptroni täpsuse võrdlus
Teine päev
Gradiendi laskumine
- Kasutame täiustatud aktiveerimisfunktsioone
- Sigmoid, tanh, ReLu, SoTplus
- Gradient laskumine
Kolmas päev
Pandade andmetega töötamise raamatukogu
- Andmete vastuvõtmine erinevas vormingus failidest
- Proovide võtmine
- Sorteerimine
- koondamine ja rühmitamine
Neljas päev
Matplotlibi graafikuteek
- Andmekogumi põhjal graafikute koostamine
- Kuva närvivõrgu indikaatorite graafiku kujul
- 3D-graafika
4. moodul
Esimene päev
Teine päev
Pildituvastus
- Mnisti raamatukogu andmestiku hankimine
- Võrgustikukoolitus
- numbrite pildituvastus
- Testige võrku oma piltide peal
Kolmas päev
Neljas päev
Evolutsiooniline lähenemine närvivõrkude treenimisele
- Esialgsed elemendid
- Populatsiooniparameetrite seadistamine
- Valikumeetod
- Mutatsioonid
- Treeningtulemuste analüüs
5. moodul
Esimene päev
Objektorienteeritud programmeerimise paradigma
- Klassid
- Objektid
- Atribuudid
- Meetodid
Teine päev
Mäng OOP-i abil
- lihtsa klassikalise mängu "Snake" kirjutamine
- Mängija juhtimismeetod
- Modelli julgustamine
- A/B testimine
Kolmas päev
Tehisintellekti kasutamine mängus
- Madude juhtimine
- Mäluvaba õppimismudel
Neljas päev
Õppimine mälu abil
- Kohandustegurid
- Liikude salvestamine mällu
- Võrdlus ilma mäluta mudeliga
6. moodul
Esimene päev
Tutvustame interaktiivset Jupyteri sülearvuti kesta
- Paigaldamine
- Rakkude sisu
- Koodi täitmise režiimid
- Interaktiivsed elemendid ja graafika
Teine päev
Jupyteri sülearvuti kasutamine masinõppeks
- Andmete laadimine
- Modellikoolitus
- Kuva tulemused
- Silumine ja testimine
Kolmas päev
Pilvandmetöötluse kasutamine Google Colabis
- Integratsioon projekti
- Jõudlusmõõtmised
- Tensorsüdamike kasutamine
Neljas päev
Tutvustame Tensorflow raamatukogu
- Raamatukogu paigaldamine
- Andmete ettevalmistamine tööks
- raamatukogusse sisseehitatud neuronimudelid
7. moodul
Esimene päev
Kuidas Tensorflow töötab
- Arvutusgraafik
- Sisendparameetrid ja kaalud
- Veafunktsioon
Teine päev
Kuidas Tensorflow töötab
- Sisseehitatud optimeerijad
- Aktiveerimisfunktsioonid
- Võrgukihid
Kolmas päev
Neljas päev
Projekti arendamine
- Ideede arutelu
- Tehnoloogiate valik
- Probleemi lagunemine
- Andmete ettevalmistamine
- Mudeli ehitamine
- Haridus
- Testimine
- Esitlus