Модуль 1. Введение в искусственный интеллект
Модуль 1. Введение в искусственный интеллект
Что такое искусственный интеллект?
- Определение ИИ: основные концепции и области применения.
- Классификация ИИ: узкий ИИ, общий ИИ, сильный ИИ.
- Современные тренды и достижения в области ИИ.
Основы машинного обучения и глубокого обучения
- Что такое машинное обучение: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением.
- Глубокое обучение: нейронные сети, их архитектуры и применение.
- Примеры использования ИИ в IT-индустрии.
Этика и безопасность ИИ
- Этические вопросы использования ИИ.
- Риски и ограничения ИИ-технологий.
- Юридические аспекты использования ИИ в России.
Модуль 2. Принципы работы нейросетей
Модуль 2. Принципы работы нейросетей
Основы нейронных сетей
- Структура нейронной сети: нейроны, слои, веса.
- Прямое распространение и обратное распространение ошибки.
- Активационные функции: ReLU, Sigmoid, Softmax.
Популярные архитектуры нейросетей
- Полносвязные сети (Fully Connected Networks).
- Сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM для обработки последовательностей.
- Трансформеры (Transformers): принцип работы и применение.
Обучение нейросетей
- Подготовка данных: очистка, нормализация, аугментация.
- Выбор гиперпараметров: скорость обучения, размер батча, количество эпох.
- Оценка качества модели: метрики точности, переобучение и недообучение.
Практическая работа: создание простой нейросети
- Построение и обучение нейросети на Python с использованием библиотек TensorFlow или PyTorch.
- Решение задачи классификации или регрессии.
Модуль 3. Популярные ИИ-чаты и их возможности
Модуль 3. Популярные ИИ-чаты и их возможности
Что такое ИИ-чаты?
- Определение и принципы работы ИИ-чатов.
- Популярные ИИ-чаты: GPT, Deepseek, Claude и другие.
- Доступные в России ИИ-чаты: YandexGPT, GigaChat.
Как работают языковые модели
- Архитектура трансформеров.
- Токенизация текста.
- Fine-tuning и адаптация моделей под конкретные задачи.
Практическая работа: работа с доступными ИИ-чатами
- Регистрация и настройка аккаунтов в популярных ИИ-чатах.
- Формулировка запросов для получения качественных ответов.
- Примеры использования ИИ-чатов для решения повседневных задач.
Модуль 4. Использование ИИ-чатов в разработке ПО (copy)
Модуль 4. Использование ИИ-чатов в разработке ПО
Автоматизация рутинных задач
- Написание кода: генерация фрагментов кода, исправление ошибок, оптимизация.
- Создание документации: автоматическое описание функций и методов.
- Генерация тестов для проверки кода.
Работа с требованиями и спецификациями
- Анализ технического задания с помощью ИИ-чатов.
- Перевод неформальных требований в формальные спецификации.
- Помощь в планировании проекта.
Ускорение процесса отладки и поиска решений
- Использование ИИ для поиска ошибок в коде.
- Получение рекомендаций по устранению проблем.
- Поиск готовых решений на различных ресурсах через ИИ.
Практическая работа: использование ИИ-чатов в реальных задачах
- Решение задач по написанию кода, отладке и документированию.
- Обсуждение результатов и сравнение с традиционными подходами.
Модуль 5. Интеграция ИИ в рабочие процессы
Модуль 5. Интеграция ИИ в рабочие процессы
Инструменты и платформы для работы с ИИ
- API для интеграции ИИ-моделей в приложения.
- Примеры использования API YandexGPT и других доступных сервисов.
Создание собственных ИИ-решений
- Разработка простых ИИ-приложений с использованием готовых моделей.
- Примеры: чат-бот для поддержки пользователей, система анализа логов.
Заключительная практическая работа
- Разработка мини-проекта с использованием ИИ-инструментов.
- Защита проекта и обсуждение результатов.