О чём этот курс
Курс «Основы искусственного интеллекта» разработан для специалистов, менеджеров и исследователей, которые хотят получить чёткое и систематизированное понимание того, как работают современные интеллектуальные системы.
Мы не учим программированию. Мы учим мыслить в категориях ИИ: понимать, какие задачи решаемы с помощью машинного интеллекта, как оценивать качество решений и как читать исследовательские материалы по теме.
Каждый модуль строится на конкретных примерах из реальных компаний — преимущественно из технологического сектора США и Техаса, что делает материал особенно актуальным для нашей аудитории.
Программа курса
01Что такое ИИ: термины, заблуждения и реальность
45 мин
Обзор определений ИИ, разбор популярных мифов, краткая история от символьных систем к нейронным сетям.
02Данные как основа машинного интеллекта
60 мин
Почему данные — это топливо для ИИ, типы данных, проблемы качества и предвзятости, понятие обучающей выборки.
03Как машины обучаются: основные парадигмы
75 мин
Supervised, unsupervised и reinforcement learning — принципы, отличия, типичные задачи для каждого подхода.
04Нейронные сети без формул
90 мин
Биологическая аналогия, персептрон, глубокие сети, сверточные и рекуррентные архитектуры на примерах.
05Языковые модели: как GPT понимает текст
70 мин
Трансформерная архитектура в простых словах, tokenization, attention mechanism и почему это изменило отрасль.
06Оценка ИИ-систем: метрики и их смысл
55 мин
Accuracy, precision, recall, F1 — что эти числа говорят о качестве модели и почему один показатель не даёт полной картины.
07Внедрение ИИ в организации: факторы успеха
65 мин
ROI от ИИ-проектов, типичные провалы внедрения, организационные барьеры и стратегии их преодоления.
Что вы узнаете
- Как отличить настоящий ИИ от маркетинговых заявлений
- Какие типы задач решает машинное обучение, а какие нет
- Как устроены и обучаются нейронные сети на интуитивном уровне
- Как оценивать качество ИИ-решений без погружения в математику
- На что обращать внимание при выборе ИИ-систем для организации
- Как читать и критически оценивать исследовательские материалы по ИИ
Для кого этот курс
Подходит для:
- Менеджеров, принимающих решения об ИИ
- Специалистов без технического образования
- Журналистов и исследователей
- Студентов гуманитарных направлений
Предварительные знания:
- Никаких технических требований
- Базовая компьютерная грамотность
- Желание разбираться в новом