Основы машинного обучения

Name: Основы машинного обучения
Start: 2025-05-02T00:00:00+03:00
End: 2025-05-15T00:00:00+03:00
Location: Образовательный центр “Галактика64” УЛ. ИМ КЛОЧКОВА В.Г., ЗД 85, СТРОЕНИЕ 2 Саратов, 410053 + Google Map +79172146339 Remove venue

2 мая 00:00 – 15 мая 00:00

Программа смены ориентирована на обучающихся 10 классов, общеобразовательных учреждений Саратовской области, интересующихся программированием.
Краткое название профильной смены: Машинное обучение-25
Направление: наука
Предмет: информатика
Специализация: машинное обучение
Возраст обучающихся: 16-17 лет
Количество обучающихся: 32 человека
Форма занятий: очная
Механизм отбора на программу: отбор на программу осуществляется по результатам конкурсного отбора. Списки участников формирует экспертный совет программы.

Отбор на программу

Для участия в отборе необходимо до 16:00 20 апреля 2025 года успешно пройти контест и написать мотивационное письмо на портале Обучения информатике и программированию.

Победители и призеры городской олимпиады по базовому курсу информатики текущего года приглашаются на программу вне конкурса.

Актуальность

Машинное обучение и анализ данных – одно из самых перспективных, популярных и сложных направлений программирования. Методы машинного обучения помогают находить закономерности в реальных данных, предсказывать возможные исходы событий. Данный курс направлен на знакомство школьников с возможным направлением обучения в высшем учебном учреждении, а также готовит их к участию в олимпиадах и конкурсах по данной тематике.

Цель образовательной программы

Знакомство школьников с основными идеями и методами анализа данных и машинного обучения.

Задачи образовательной программы

Знакомство школьников с основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения.
Знакомство школьником с задачами классификации и регрессии.
Знакомство школьников с обработкой изображений методами машинного обучения.
Знакомство школьников с методами обработки естественного языка.

Содержание образовательной программы

Библиотеки Pandas и библиотеки визуализации для разведочного анализа данных. Разведочный анализ и предобработка данных. Знакомство с методами классификации. Знакомство с методами регрессии. Знакомство с методами машинного обучения для работы изображениями. Знакомство с методами обработки естественного языка.