+7 (812) 703-02-02 info@hse.spbstu.ru Max Rutube

Семестр 5. Обработка данных, машинное обучение и нейронные сети на Python (до 31.05.2027)Новый курс!

Любой школьный класс | 13 занятий | Очно или онлайн

Длительность курса: 13 занятий по 4 ак. часа + выполнение домашних заданий

О чём курс

Современный мир наполнен информацией, обрабатывать которую становится всё сложнее и сложнее, причём не только человеку, но и компьютеру. Большие данные (Big Data) – это структурированные и неструктурированные данные действительно больших объёмов, работать с которыми старыми инструментами уже невозможно.

На смену стандартным разделам информатики пришли загадочные Data Mining, Machine Learning и Deep Learning, а нейронные сети незаметно обосновались в нашей жизни в виде рекомендаций наYoutube, спам-фильтров в контакте, приложений-фоторедакторов, описаний товаров на AliExpress и переводчиках от Яндекс и Google.

Данный курс позволит ознакомиться с основными алгоритмами машинного обучения на Python, разобраться в том, как происходит обработка изображений и аудиоданных и как устроены нейронные сети.

Для того, чтобы освоить курс, потребуются хорошие познания в области функционального программирования, навыки разработки программ на Python, а также готовность окунуться в новые разделы математики (на школьном уровне).

Чему научим

Знания и представления:

  • Понятия "искусственный интеллект", "машинное обучение", "нейронные сети".
  • Классы задач, решаемые с помощью машинного обучения.
  • Существующие библиотеки для построения моделей машинного обучения в Python.
  • Основные алгоритмы машинного обучения, их область применения.
  • Классификация архитектур нейронных сетей.
  • Основные термины, применяемые в машинном обучении.
  • Методология решения задач машинного обучения с помощью библиотек Scikit-learn и PyTorch (на примере задач прогнозирования данных, распознавания образов, классификации музыки по жанрам, классификации текстов и т.д.).
  • Типовые проблемы моделей машинного обучения.
  • Методы оценки качества построенных моделей.

Умения и навыки:

  • Подключение внешних библиотек в Google Colaboratory.
  • Построение моделей машинного обучения в Google Colaboratory.
  • Поиск и использование информационных ресурсов по машинному обучению.
  • Поиск и подготовка данных для алгоритмов машинного обучения.
  • Основы программной обработки изображений и аудиоданных с помощью библиотек Python.
  • Поиск наилучшей модели машинного обучения (выбор алгоритма, архитектуры нейронной сети).
  • Визуализация результатов обучения модели.

Стоимость

30 200 ₽

Социальные скидки для многодетных и других категорий семей.
Скидки по акциям.
Оплата материнским капиталом.
Можно оформить налоговый вычет по расходам на обучение - 13%.

Как поступить

Для тех, кто еще не учится в АИШ:

  • Вступительное тестирование.

Для уже обучающихся в АИШ:

  • Семестр 4. Функциональное программирование на языке Python – промежуточная аттестация не менее 50 баллов или итоговая оценка не ниже «удовлетворительно».
Тест № АИШ-324 Вступительный тест для поступления на курс "Обработка данных, машинное обучение и нейронные сети на Python"

Необходимые знания и умения для успешного прохождения тестирования:

  • Базовые типы данных
  • Базовые алгоритмические конструкции: циклы, ветвления
  • Ввод и вывод данных
  • Создание собственных функций, вызов функций
  • Встроенные функции для работы со строками
  • Встроенные математические функции: abs, pow, max, min, sum и т.д.
  • Структуры данных: одномерные и многомерные массивы, списки, кортежи, словари, множества
  • Анонимные функции, лямбда-выражения
  • Функции map, filter, zip, reduce
  • Решение стандартных задач (поиск максимума в массиве, сортировка массива и т.д.) как с использованием, так и без использования встроенных функций

По результатам сдачи теста необходимо набрать 50 и более баллов

Для сдачи теста предоставляется 1 попытка.

Как записаться на занятия

Если ребёнок уже обучается

Оставьте заявку в Личном кабинете

Если ребёнок ещё не обучается

заполните форму

вторник 22.09.2026 - 22.12.2026 18:00 - 21:30

Группа
103.25.01
Свободных мест: 12
Аудитория
№231
ул. Обручевых, д.1, вход с ул. Гидротехников
Преподаватель
Иванов Вадим Олегович
четверг 24.09.2026 - 24.12.2026 18:00 - 21:30

Группа
103.25.02
Свободных мест: 10
Аудитория
№218
ул. Обручевых, д.1, вход с ул. Гидротехников

Академия информатики для школьников в цифрах

21 год

успешной работы
в Политехническом университете Петра Великого

11

направлений обучения

83

учебные программы

2 800

школьников
проходят обучение
ежегодно

151

выпускник АИШ
в 2025 году поступил
в Политехнический университет

3

учебные площадки

40

компьютерных классов