Введение в машинное обучение

Руководитель: Решетников Даниил Дмитриевич

Образование: Санкт-Петербургский Государственный Университет, область специализации: «Квантовая оптика и информатика»

Дополнительное образование: онлайн специализация МФТИ на Coursera «Машинное обучение и анализ данных»


Период проведения: с 18.09.2023 по 08.12.2023

Формат проведения: регулярное мероприятие

Требования: домашний ноутбук или персональный компьютер с доступом к сети интернет, микрофоном и веб-камерой

Объем программы: 72 академических часа

Площадка: дистанционно

Машинное обучение — наука про создание алгоритмов, которые учатся решать задачи на основе примеров из жизни.

Технологии машинного обучения (Machine Learning) лежат в основе современного искусственного интеллекта. Именно благодаря достижениям в этой области стали реальностью беспилотные автомобили и роботы-курьеры, голосовые помощники и чат-боты, рекомендательные системы и умные ленты новостей.

На курсе вы не только освоите теорию, но и проверите свои знания на практике, решая реальные задачи с помощью машинного обучения. Полученных на курсе знаний будет достаточно, чтобы реализовать свои первые проекты в области искусственного интеллекта.

К участию в образовательной программе приглашаются школьники 7-9 классов 2023/2024 учебного года, прошедшие конкурсный отбор.

Для участия в конкурсном отборе необходимо подать заявку до 03 сентября 2023 г. Не зарегистрировавшиеся школьники к участию конкурсном отборе не допускаются.

Для записи на программу в форме заявки на участие в осенней приемной кампании необходимо в Шаге 1:

— выбрать отдел «Центр одаренных детей» в поле «Адрес места обучения»;
— выбрать интересующую Вас программу в поле «Образовательные программы».

 

Конкурсный отбор обучающихся на программу осуществляется по результатам написания письменного вступительного испытания. Дата и время вступительного испытания будет сообщено дополнительно по оставленным в заявке контактным данным.

Школьники, приглашенные для участия в образовательной программе, будут уведомлены по оставленным в заявке контактным данным не позднее 08 сентября 2023 года.

Предварительное расписание:

Группа 1: Пн, Пт с 17.00 до 19.00