AI INSIDEPython + Machine Learning
Программируй искусственный интеллект на Python. Машинное обучение, нейронные сети, анализ данных — от теории к работающим моделям.
О курсе
Machine Learning — это технология, которая стоит за ChatGPT, Tesla Autopilot, рекомендациями Netflix и голосовыми помощниками. На этом курсе подросток научится создавать свои ML-модели на Python.
Начинаем с основ Python для ML: pandas, numpy, matplotlib. Затем переходим к алгоритмам: линейная регрессия, деревья решений, случайный лес. Каждый алгоритм — на реальных данных.
Читать далее ↓
Во второй половине курса — нейронные сети: TensorFlow, Keras. Подросток построит нейросеть, которая распознаёт изображения, и обучит свою модель.
К концу курса — полноценный ML-проект для портфолио: от сбора данных до развёрнутой модели. Kaggle-соревнования для практики.
🎯 Кому подойдёт этот курс
Подросткам 13–17 лет с базовыми знаниями Python
Тем, кто хочет понять, как работает AI изнутри
Будущим Data Scientist и ML-инженерам
Участникам олимпиад и Kaggle-соревнований
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.
Google ColabChatGPTKaggleTensorBoardЧему научится ваш ребёнок
Python для ML
Pandas, NumPy, Matplotlib — обработка данных и визуализация.
Классический ML
Регрессия, классификация, кластеризация. Scikit-learn.
Нейронные сети
Перцептрон, CNN, RNN. TensorFlow и Keras.
Работа с данными
Сбор, очистка, feature engineering. Реальные датасеты.
Оценка моделей
Метрики: accuracy, precision, recall, F1. Переобучение.
Kaggle
Участие в соревнованиях. Практика на реальных задачах.
Программа: 9 модулей
Каждый модуль — новый уровень мастерства. ИИ-инструменты интегрированы в каждый модуль.
Pandas, NumPy, визуализация данных.
- Python: повторение основ для ML
- NumPy: массивы и математические операции
- Pandas: DataFrame, загрузка и обработка данных
- Проект: «Анализ датасета» — визуализация данных
Что такое ML, виды задач, первая модель.
- Что такое Machine Learning? Виды обучения
- Supervised learning: обучение с учителем
- Train/test split, cross-validation
- Проект: «Предсказание цены дома» — первая ML-модель
Деревья решений, случайный лес, SVM.
- Деревья решений: как работают и визуализация
- Случайный лес: ансамбль деревьев
- SVM и kNN: другие алгоритмы классификации
- Проект: «Классификатор спама» — модель для email
Линейная и полиномиальная регрессия.
- Линейная регрессия: теория и реализация
- Полиномиальная регрессия: нелинейные зависимости
- Регуляризация: Lasso, Ridge
- Проект: «Прогноз погоды» — регрессионная модель
Подготовка данных для лучших моделей.
- Пропущенные значения и выбросы
- Кодирование категориальных признаков
- Feature selection и feature importance
- Проект: «Kaggle Competition» — подготовка данных
Перцептрон, обратное распространение.
- Нейрон и перцептрон: математика нейросети
- Обратное распространение ошибки
- TensorFlow + Keras: первая нейросеть
- Проект: «Распознавание цифр» — MNIST
Свёрточные нейросети для изображений.
- Свёрточные слои: фильтры и feature maps
- Pooling, dropout, batch normalization
- Transfer learning: использование готовых моделей
- Проект: «Классификатор объектов» — своя CNN
ИИ в этом модуле: AIОбработка естественного языка.
- Токенизация, bag of words, TF-IDF
- Word embeddings: Word2Vec, GloVe
- RNN и LSTM для текстовых данных
- Проект: «Анализ тональности» — модель для отзывов
Полноценный ML-проект от идеи до деплоя.
- Выбор задачи и сбор данных
- Построение и обучение модели
- Оценка и оптимизация
- Презентация проекта + Kaggle submission
Проекты учеников
Реальные проекты в портфолио — главный результат обучения.
Предсказание цен
ML-модель, предсказывающая цены недвижимости по параметрам: площадь, район, этаж.
AIКлассификатор изображений
CNN, распознающая объекты на фотографиях. Transfer learning с предобученной моделью.
AIАнализ тональности
NLP-модель, определяющая настроение текста: положительное, отрицательное, нейтральное.
AIKaggle Competition
Участие в реальном Kaggle-соревновании с submission на лидерборд.
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 4+ работ.
48 курсов для роста
После «Python + 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. 4+ 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 построил нейросеть, которая распознаёт породы собак! Теперь участвую в Kaggle и уже попал в top-30% на первом соревновании.
Сын определился с будущей специальностью — Data Science. Курс дал серьёзную базу: Python, математику, реальные проекты.
Feature engineering — это детективная работа! Нашла неочевидные зависимости в данных и улучшила модель на 15%. ML — это кайф.
Часто задаваемые вопросы
Да, базовый Python обязателен: переменные, циклы, функции, списки. Если нет — рекомендуем сначала курс Python.
Базовая школьная математика достаточна. Мы объясняем линейную алгебру и статистику на пальцах, с визуализацией.
Нет! Используем Google Colab — бесплатные GPU в облаке. Нужен только браузер.
9 модулей, 36 уроков. Примерно 4,5 месяца при 2 занятиях в неделю.
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 «Python + Machine Learning» рекомендуем:
Готовы начать путешествие в мир машинного обучения и нейронных сетей?
Запишитесь на бесплатный пробный урок курса «Python + Machine Learning». 45 минут — и ваш ребёнок создаст первый проект с ИИ.