AI INSIDEAI и Machine Learning
AI и Machine Learning: ваш ребёнок создаёт нейросети, а не просто пользуется ими
Нейросети, компьютерное зрение, NLP, генеративный ИИ. Python, TensorFlow, PyTorch. Создание реальных AI-проектов — от чат-ботов до распознавания изображений.
О курсе
Искусственный интеллект — главная технологическая революция XXI века. ChatGPT, Midjourney, беспилотные автомобили, рекомендации Netflix — за всем этим стоит Machine Learning. Спрос на AI-специалистов растёт на 35% ежегодно, а средняя зарплата ML-инженера — от 300 000 ₽/мес. Начать осваивать эту область можно уже в 14 лет.
На курсе «AI и Machine Learning» мы изучаем как работает искусственный интеллект изнутри. Не просто используем готовые API — а строим модели с нуля: линейная регрессия, деревья решений, свёрточные нейросети, рекуррентные сети, трансформеры. Работаем с Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.
Читать далее ↓
Каждый модуль завершается практическим проектом: от предсказания цен на жильё до распознавания рукописных цифр, от анализа тональности текста до генерации изображений. К концу курса ученик понимает математику за ML, умеет обучать модели на реальных данных и готов к участию в соревнованиях на Kaggle.
🎯 Кому подойдёт этот курс
Подросткам 14–17 лет с хорошим знанием Python (прошедшим курс Python или аналогичный)
Ребятам, которые интересуются ChatGPT, нейросетями и ИИ
Будущим ML-инженерам, data scientist и AI-исследователям
Олимпиадникам по информатике и математике
Как ИИ используется в этом курсе
Мы интегрируем искусственный интеллект в процесс обучения — ученики не просто знакомятся с нейросетями, а используют их как рабочий инструмент.
ChatGPTGitHub CopilotHugging FaceЧему научится ваш ребёнок
Математика для ML
Линейная алгебра, статистика, теория вероятностей, производные — минимум, необходимый для понимания алгоритмов.
Классический ML
Регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений, Random Forest, SVM. Scikit-learn.
Нейронные сети
Перцептрон, многослойные сети, backpropagation, активации, оптимизаторы. Понимание изнутри.
Компьютерное зрение
CNN, свёрточные нейросети, распознавание изображений, детекция объектов. TensorFlow/Keras.
NLP
Обработка естественного языка: токенизация, эмбеддинги, рекуррентные сети, трансформеры.
Работа с данными
Pandas, NumPy, Matplotlib. Очистка, анализ и визуализация данных. EDA — первый шаг любого ML-проекта.
TensorFlow и PyTorch
Два главных фреймворка для глубокого обучения. Строим и обучаем модели на GPU.
MLOps
Эксперименты, логирование, сохранение моделей, деплой. ML-проект от Jupyter до продакшена.
Программа: 10 модулей
Каждый модуль — новый уровень мастерства. ИИ-инструменты интегрированы в каждый модуль.
Что такое ИИ, история, типы задач.
- История AI: от Тьюринга до ChatGPT
- Типы ML: supervised, unsupervised, reinforcement
ИИ в этом модуле: AIБиблиотеки для работы с данными.
- NumPy: массивы и операции
- Pandas: DataFrame и анализ данных
- Matplotlib: визуализация
Предсказание числовых значений.
- Линейная регрессия: теория и практика
- Градиентный спуск
- Проект: предсказание цен на жильё
Категоризация данных.
- Логистическая регрессия
- Деревья решений и Random Forest
- Проект: классификация ирисов и спам-фильтр
Перцептрон и многослойные сети.
- Перцептрон: нейрон и веса
- Многослойная сеть и backpropagation
- Функции активации и оптимизаторы
- Проект: распознавание цифр MNIST
Свёрточные нейросети для изображений.
- Свёрточные слои и пулинг
- Архитектуры: LeNet, VGG, ResNet
- Проект: классификация изображений
ИИ в этом модуле: AIНейросети для работы с языком.
- Токенизация и эмбеддинги
- RNN и LSTM для текста
- Проект: анализ тональности отзывов
Использование предобученных моделей.
- Fine-tuning предобученных моделей
- Hugging Face: трансформеры для всех
Создание контента с помощью ИИ.
- GANs: генеративные состязательные сети
- Диффузионные модели: основы
- Промпт-инженерия и API OpenAI
ИИ в этом модуле: AIСобственный AI-проект от данных до деплоя.
- Выбор задачи и сбор данных
- Обучение и валидация модели
- Деплой модели через API
- Презентация и защита
ИИ в этом модуле: AIПроекты учеников
Реальные проекты в портфолио — главный результат обучения.
Предсказание цен на жильё
ML-модель, предсказывающая стоимость квартиры по параметрам: площадь, район, этаж, год постройки. Визуализация данных.
AIКлассификатор изображений
CNN-модель для распознавания 10 категорий изображений (CIFAR-10). Точность 85%+. Веб-интерфейс для загрузки фото.
AIАнализ тональности
NLP-модель, определяющая эмоциональную окраску текста (позитив/негатив/нейтрально). Обучена на отзывах.
AIРекомендательная система
Система рекомендаций фильмов/музыки на основе предпочтений пользователя. Коллаборативная фильтрация.
AIAI чат-бот
Чат-бот на основе трансформеров: понимает контекст, отвечает на вопросы, генерирует текст.
AIФинальный AI-проект
Авторский проект: от сбора данных до деплоя модели. Полный ML-пайплайн.
AIПочему выбирают КОДИУМ
Живые онлайн-уроки 1-на-1
50 минут живого общения с преподавателем. Преподаватель видит экран ученика и адаптирует темп индивидуально.
ИИ в каждом уроке
ChatGPT, Copilot и генеративные нейросети — ребёнок учится работать с ИИ как профессионал, а не «нажимать кнопки».
НАШЕ ОТЛИЧИЕПреподаватели из IT
Действующие специалисты из Яндекс, Тинькофф, Сбер с педагогической подготовкой.
Проекты в портфолио
После каждого модуля — проект. К концу курса 6+ работ.
48 курсов для роста
После «AI и Machine Learning» ребёнок продолжит развитие по звёздной карте — от начинающего до профессионала.
В стоимость включено:
Как проходит обучение
Простой и понятный процесс от записи до первого проекта
Записываетесь на пробный урок
Оставляете заявку. Наш менеджер связывается в течение 15 минут. Пробный урок — 45 минут, бесплатно.
Проходите пробное занятие
Ребёнок знакомится с преподавателем, создаёт мини-проект с ИИ-инструментами. Мы оцениваем уровень и составляем индивидуальную программу.
Начинаете регулярные занятия
Занятия 2 раза в неделю по 90 минут. Теория + практика + работа над проектом + ИИ-инструменты.
Создаёте проекты в портфолио
Каждые 3–4 недели — полноценный проект. 6+ работ к концу курса. Презентация на демо-днях.
Стоимость обучения
Индивидуальные занятия 1-на-1, 50 минут. Категория: 
Эксперт
Знакомство
1 раз в неделю
2 раза в неделю
3 раза в неделюОплата помесячная. Все пакеты и скидки →
Отзывы учеников и родителей
Я обучил нейросеть распознавать породы собак с точностью 92%! Когда ты видишь, как модель реально работает — это непередаваемое ощущение. Участвую в Kaggle, вошёл в топ-10% по одному из соревнований.
Сын нашёл своё призвание. AI — это будущее, и я рад, что он осваивает это уже сейчас. Преподаватели объясняют даже нейросети так, что 15-летний понимает. Впечатлён.
Мой чат-бот отвечает на вопросы о космосе лучше, чем я сама! NLP и трансформеры — это магия. Теперь хочу работать в AI-стартапе. Спасибо КОДИУМ за вдохновение!
Дочь стала значительно увереннее в математике и программировании. Курс сложный, но преподаватели поддерживают и мотивируют. Это инвестиция в будущее.
Часто задаваемые вопросы
Да, обязательно хорошее знание Python: функции, классы, файлы, библиотеки. Идеально — после нашего курса Python. Без Python-базы будет очень тяжело.
Базовая школьная математика (алгебра, функции, графики). Более продвинутую математику (линейная алгебра, статистика) мы изучаем на курсе в контексте ML. Не нужно быть математическим гением — нужно быть готовым учиться.
Нет! Для обучения моделей используем Google Colab — бесплатный доступ к GPU от Google. Работает прямо в браузере. На локальном компьютере достаточно запускать Python и Jupyter Notebook.
Да, это самый продвинутый курс в КОДИУМ. Но мы подаём материал так, чтобы 14-летний с хорошей базой Python мог его освоить. Сложность нарастает постепенно, и поддержка преподавателя — всегда рядом.
10 модулей, 32 урока, 8–10 месяцев при 2 занятиях в неделю.
Data Science (углублённый анализ данных), участие в Kaggle-соревнованиях, AI-стажировки, поступление на факультеты ИИ. Или Fullstack — чтобы создавать AI-powered веб-приложения.
Нет. Мы адаптируем инструменты под возраст: для младших — простые промпты и генерация картинок, для подростков — ChatGPT, Copilot и API нейросетей.
Мы учим не копировать ответы ИИ, а управлять им: формулировать задачу, оценивать ответ, исправлять ошибки. Так работают профессиональные разработчики.
ИИ-инструменты уже стали частью рабочего процесса в IT. Ребёнок, который освоит их сейчас, получит значительное преимущество к моменту выбора профессии.
Что дальше?
После курса «AI и Machine Learning» рекомендуем:
Готовы начать путешествие в мир искусственного интеллекта?
Запишитесь на бесплатный пробный урок курса «AI и Machine Learning». 45 минут — и ваш ребёнок создаст первый проект с ИИ.