Python programlama ve makine öğrenimi - kurs 42.000 ruble. Coddy Çocuklar için Programlama Okulu'ndan, 7 modül (ay) eğitim
Miscellanea / / December 03, 2023
Yaş: 12-16 yaş
Seviye: Yeni başlayanlar için.
Süre: 7 modülden (ay), 56 saatten*.
Format: Bireysel ve grup dersleri, çevrimdışı ve çevrimiçi (gerçek zamanlı).
Çocuk sayısı: 1'den 8'e kadar.
Fiyat:
çevrimiçi bir grupta 750 rub./saat'ten başlayan fiyatlarla,
çevrimdışı bir grupta 850 rub./saat'ten başlayan fiyatlarla,
bireysel çevrimiçi olarak 1050 rub./saatten başlayan fiyatlarla,
1980 rub./saat'ten bireysel olarak çevrimdışı.
Klasik BASIC ve Pascal hâlâ okul müfredatlarında programlama dilleri olarak öğretiliyor. Program yazmanın ilkelerini anlamaya yardımcı olmalarına rağmen artık profesyonel programcılar tarafından kullanılmamaktadırlar. Modern teknolojiler yerinde durmuyor ve bu nedenle bugün öğrenmesi kolay ve yeni başlayanlar için uygun, daha gelişmiş ve alakalı programlama dilleri var. Çocuğunuzun dünyanın en popüler ve en çok rağbet gören dillerinden birinde kod yazmayı öğrenmesini ve bunu gerçek dünyadaki sorunları çözmek için kullanmasını mı istiyorsunuz? Çocuklara yönelik Python Programlama ve Makine Öğrenimi kursumuza hoş geldiniz!
özellikler ve faydalar
Python dili, Hollandalı programcı Guido van Rossum tarafından seksenli yılların sonlarında geliştirilmeye başlandı. Guido o zamanlar matematik ve teorik bilgisayar bilimleri alanında Avrupa'nın önde gelen araştırma enstitülerinden biri olan Hollanda CWI Enstitüsü'nün bir çalışanıydı. Boş zamanlarında bu dili yazdı ve kendisinin de katıldığı ABC eğitim dili üzerine bazı fikirler ortaya koydu. Geliştirme 1991 yılında tamamlandı. İlk resmi sürüm çevrimiçi hale geldikten sonra, bir grup programcı onu iyileştirmek ve geliştirmek için bir araya geldi. Python artık öğrenmesi ve kullanması kolay, güçlü, etkileyici bir programlama dilidir.
İnternette birçok Python dersi ve öğreticisi var. Ancak tam başarı deneyimli bir öğretmen-uygulayıcının rehberliğinde çalışıldığında elde edilebilir. Dersler sırasında öğrenciler dilin kendisine hakim olmanın yanı sıra, bunu makine öğreniminde pratik olarak nasıl uygulayacaklarını da öğrenecekler. Okul çocuklarına 12 yaşında Python öğrenmeye başlamalarını öneriyoruz. Yeni başlayanlar için programlamaya ilk adımlarını atmak mükemmeldir, çünkü... aşağıdaki avantajlara sahiptir:
- Python'un ana avantajlarından biri insan tarafından okunabilen sözdizimidir. Geliştiriciler kodun güzelliğine ve netliğine değer verirler ve bu da "Python'un Zen'i" olarak adlandırılan felsefelerine yansır. "Okunabilirlik önemlidir", "Basit, karmaşıktan iyidir" - bunlar bu felsefenin ilkelerinden bazılarıdır.
- En gelişmiş kod yeniden kullanım mekanizmalarını içerir. Üzerinde çok fazla zaman harcamadan basit ve etkili programlar yazabilirsiniz.
- Daha az kod girişi, geliştirme hızını önemli ölçüde artırır.
- Python'un tasarımı birçok uzman tarafından en iyilerden biri olarak kabul ediliyor.
- Etkileşimli kabuk, programlara girmenize ve sonucu hemen almanıza olanak tanır.
- Python, öğrenmeyi önemli ölçüde hızlandıran yardımcı araçlara sahiptir. Örneğin, kaplumbağa grafiklerini simüle eden kaplumbağa modülü ve grafik kitaplığıyla çalışmak için tkinter modülü.
- Şablon kullanarak metin aramaktan ağ işlevlerine kadar uygulama programlarında talep edilen birçok özelliği sağlayan geniş bir modül kütüphanesi içerir. Python hem kendi kütüphaneleri hem de diğer geliştiriciler tarafından oluşturulan kütüphaneler aracılığıyla genişletilebilir.
Python Google, Intel, IBM gibi devler tarafından kullanılıyor. Popüler platformlar YouTube ve VKontakte bunun üzerinde çalışıyor. NASA bilim adamları bunu verileri şifrelemek ve analiz etmek için kullanıyor ve çeşitli alanlardaki uzmanlar bunu büyük ölçekli araştırmalar için kullanıyor. Python çok uzun süre talep görecek bir programlama dilidir!
Ayrıca makine öğrenimi ve akıllı bilgisayar programlarının oluşturulmasıyla yakından ilişkili olduğundan giderek daha popüler hale geliyor. Python kodla çalışmayı çok daha kolay hale getirir. Artık bilgisayarlar artık eskisi gibi programlanamıyor, ancak kendi başlarına öğrenecek şekilde yapılandırılabiliyor. Makine öğrenimi, çağımızın ana BT trendlerinden biridir ve yavaş yavaş yaşamın her alanına nüfuz etmektedir - Google ve Yandex'den akıllı arama, sinir ağları, akıllı spam filtreleri, oyunlardaki yapay zeka ve çok daha fazlası diğer.
Okul çocukları için Python öğrenme kursumuzda arkadaşlar:
- Sözdizimini öğrenin ve Python ile çalışmanın temel becerilerini kazanın;
- Geliştirme ortamını kurmayı ve yapılandırmayı, temel Python yapılarını uygulamayı, modüller ve paketler oluşturmayı öğrenin;
- Verileri analiz etmenin farklı yollarını öğrenin;
- Makine öğreniminin ilkelerini öğrenin;
- Kendi bilgisayar modellerinden birkaçını eğitecekler.
8
derslerDers öğretmeni:
“Bilgisayar Okuryazarlığı”, “Minecraft: Yapay Zekaya Giriş”, “Etik Hacker”, “Bilgisayar Mac'te okuryazarlık", "Unreal Engine 4", "Python ve makine öğrenimi", "Minecraft programlama", "Botlar açık Piton"
Eğitim:
Moskova Politeknik Üniversitesi, uzmanlık “Bilgi Güvenliği”.
Minecraft programlama eğitim programının sertifikalı katılımcısı.
Microsoft Sertifikalı Öğretmen Yenilikçi Programı
Deneyim:
C++, nesnelerle Pascal, Python, Java, PHP dillerinde akıcı. Freelance sitelerde web sitesi düzeni, web sitesi mizanpajları oluşturma ve şirketler için logo geliştirme konularında görev aldım.
İlgi alanları:
Programlama ve bilgi güvenliği ile uğraşmaktadır. Sporu sever ve sağlıklı bir yaşam tarzı sürdürür. Müzik ve sanatla ilgileniyor. Herkesin istediğini başarabileceğine inanır.
“Kodun yazılmasının kolay ve hızlı olmasını istiyorsanız, okunmasını kolaylaştırın.”
6
derslerDers öğretmeni:
“Python'da oyun programlama”, “Etik hacker”, “Moskova Devlet Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Bilgi İşlem Kompleksi ile birlikte Python'da sohbet robotlarının geliştirilmesi. M.V. Lomonosov", "Python ve makine öğrenimi", "Python'da Botlar", "Moskova Devlet Üniversitesi ortaklığıyla Python'da web uygulamaları. M.V. Lomonosov"
Eğitim:
Moskova Devlet Teknik Üniversitesi adını almıştır. Bauman, uzmanlık alanı "Bilgi Güvenliği".
Deneyim:
Python, C\C++, Golang, Pascal programlama dillerine hakim. Çeşitli uygulamalar geliştirme deneyimine sahiptir.
İlgi alanları:
Çok çeşitli sorunları çözmek için Python'da programlamayı seviyor ve görev ne kadar karmaşık ve ilginç olursa o kadar iyi. Spor yapıyor, fotoğraf çekmekten hoşlanıyor ve seyahat etmeyi seviyor. Bir hedefe ulaşmak için yeterli çabayı gösteren herkesin bunu başaracağına inanıyorum. Başkalarının hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmayı sever. Genç ve insanlara karşı özenli, her çocukla ortak bir dil bulur ve öğrenme sırasında en iyi niteliklerini ortaya çıkarmalarına yardımcı olarak öğrenmeyi herkes için eğlenceli ve etkili hale getirir.
“21. yüzyılda programlama, ilgi alanı ne olursa olsun her başarılı insanın ustalaşması gereken ikinci alfabedir. Python, çocuklar için öğrenmeyi kolaylaştıran sadeliği ve çok yönlülüğüyle programlamayı öğrenmeye yönelik mükemmel bir ilk adımdır bu dil zorunlu bir çalışma değil, hoş bir eğlencedir ve programlamanın son derece ilginç ve heyecan verici olduğunu anlıyorlar işlem!"
7
derslerDers öğretmeni:
“Minecraft: Yapay Zekaya Giriş”, “Ön Uç Geliştiricisi: HTML/CSS/JavaScript Web Siteleri”, “Etik Hacker”, "Harvard CS50 Kursu", "Python ve Makine Öğrenimi", "Python'da Botlar", "Siber Güvenlik", "C++'da Oyun Geliştirme", "Oluşturma Scratch'teki oyunlar"
Eğitim:
Immanuel Kant Baltık Federal Üniversitesi, Fiziksel ve Matematik Bilimleri Enstitüsü ve bilgi teknolojisi, uzmanlık: “Bilgisayar güvenliği ve matematiksel koruma yöntemleri bilgi."
Deneyim:
Programlamayla 12 yaşımda tanıştım ve o günden bu yana bilgilerimi geliştirmekten, geliştirmekten ve derinleştirmekten vazgeçmedim.
Yüksek yüklü oyun sunucularından mikrokontrolör programlamaya kadar çok çeşitli projelerin geliştirilmesi ve geliştirilmesi konusunda geniş deneyime sahiptir.
Modern programlamayı bilir ve anlar ve genel uzman olarak zor durumlarda bile en uygun çözümleri bulabilir.
İlgi alanları:
Senaryo yazmakla meşgul ve Japon eskrimi, kendo ve kenjutsu'dan hoşlanıyor.
Kişisel gelişim ve kişisel gelişimden daha önemli bir şey olmadığına inanıyorum.
“Yeni bilgi alanlarıyla karşılaştığımızda, onları incelemekteki en zor şey ilk adımı atmak, kendi şüphelerimizi, belirsizliklerimizi ve korkularımızı aşmanın bir yolunu bulmaktır. Ancak bir süre sonra geriye dönüp baktığımızda, yükselmeyi başardığımız yüksekliklerin değerini anlayabiliyoruz.”
1. modül
İlk gün
Giriş dersi
- Makine öğrenimi kavramına giriş, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak hangi problemlerin çözülebileceği
- Python Tekrarı
İkinci gün
Sinir Ağı Teorisine Giriş
- Aktivasyon fonksiyonları
- Matris çarpımı
Üçüncü gün
Bir nöronun en basit modeli
- Python'u tekrarlamaya devam edin
- Numpy kütüphanesine giriş
- Makine öğreniminin temel kavramları
- Doğrusal regresyon yöntemi
Dördüncü gün
Algılayıcı
- Matematiksel mantığın ve doğrusal cebirin temelleri
- Bir nöronun en basit modeli algılayıcıdır
- Başlangıç ağırlıkları, girdiler ve sapma
2. modül
İlk gün
Perceptron eğitimi
- Ağırlıkların değiştirilmesi
- Eğitim verilerinin seçimi
- Perceptron eğitimi
İkinci gün
Model iyileştirme
- Daha gelişmiş aktivasyon fonksiyonlarını kullanıyoruz
- Sigmoid, tanh, ReLu, Softplus
Üçüncü gün
Dördüncü gün
Göreviniz için bir sinir ağı üzerinde çalışmak
- Görev Analizi
- Eğitim veri setinin seçimi
- Model oluşturma
3. modül
İlk gün
Adaline Modeli
- Uyarlanabilir doğrusal nöronlar
- Adaline ve Perceptron doğruluğunun karşılaştırılması
İkinci gün
Dereceli alçalma
- Daha gelişmiş aktivasyon fonksiyonlarını kullanıyoruz
- Sigmoid, tanh, ReLu, SoTplus
- Dereceli alçalma
Üçüncü gün
Panda verileriyle çalışmak için kütüphane
- Farklı formatlardaki dosyalardan veri alma
- Numune alma
- Sıralama
- Toplama ve gruplama
Dördüncü gün
Matplotlib çizim kitaplığı
- Bir veri setine dayalı grafiklerin çizilmesi
- Sinir ağı göstergelerinin grafiği şeklinde görüntüleme
- 3 boyutlu grafikler
4. modül
İlk gün
İkinci gün
Görüntü tanıma
- Mnist kütüphanesi veri setini alma
- Ağ eğitimi
- Sayıların görüntü tanınması
- Ağı kendi görselleriniz üzerinde test edin
Üçüncü gün
Dördüncü gün
Sinir ağlarının eğitimine evrimsel yaklaşım
- Başlangıç elemanları
- Popülasyon parametrelerinin ayarlanması
- Seçim yöntemi
- Mutasyonlar
- Eğitim sonuçlarının analizi
5. modül
İlk gün
Nesne yönelimli programlama paradigması
- Sınıflar
- Nesneler
- Öznitellikler
- Yöntemler
İkinci gün
OOP kullanan oyun
- Basit bir klasik oyun 'Snake' yazma
- Oyuncu için kontrol yöntemi
- Model teşviki
- A/B testi
Üçüncü gün
Oyunda “yapay zeka” kullanımı
- Yılan kontrolü
- Hafızasız öğrenme modeli
Dördüncü gün
Belleği kullanarak öğrenme
- Ayarlama faktörleri
- Hareketleri hafızaya kaydetme
- Hafızası olmayan bir modelle karşılaştırma
6. modül
İlk gün
Etkileşimli Jupyter Notebook kabuğuyla tanışın
- Kurulum
- Hücre içerikleri
- Kod yürütme modları
- Etkileşimli öğeler ve grafikler
İkinci gün
Makine Öğrenimi için Jupyter Notebook'u Kullanma
- Veri yükleme
- Model eğitimi
- Sonuçları görüntüle
- Hata ayıklama ve test etme
Üçüncü gün
Google Colab'da Bulut Bilişimi Kullanma
- Projeye entegrasyon
- Performans ölçümleri
- Tensör çekirdeklerini kullanma
Dördüncü gün
Tensorflow kütüphanesine giriş
- Kütüphanenin kurulumu
-Verilerin iş için hazırlanması
- Kütüphaneye yerleştirilmiş nöron modelleri
7. modül
İlk gün
Tensorflow nasıl çalışır?
- Hesaplama grafiği
- Giriş parametreleri ve ağırlıklar
- Hata fonksiyonu
İkinci gün
Tensorflow nasıl çalışır?
- Yerleşik optimize ediciler
- Aktivasyon fonksiyonları
- Ağ katmanları
Üçüncü gün
Dördüncü gün
Proje geliştirme
- Fikirlerin tartışılması
- Teknolojilerin seçimi
- Sorun ayrıştırma
- Veri Hazırlama
- Model oluşturma
- Eğitim
- Test yapmak
- Sunum