НАПРАВЛЕНИЕ

Искусственный Интеллект

Направление «Искусственный Интеллект» в IT-Кубе включает в себя 3 программы «Intel® AI for Youth «Технологии искусственного интеллекта для каждого», предназначенные для работы с обучающимися 8-10 классов. Курсы направлены на знакомство с технологиями Искусственного Интеллекта (ИИ), областями применения и разработку проектов, нацеленных на решение социальных проблем и могут быть применены для разработки и защиты индивидуального проекта.

Искусственный интеллект для каждого.
Обработка естественного языка


Возраст: 14+
Объем: 72 часа, 1 занятие в неделю (2 часа)
Группа: 12 человек
Обучающиеся познакомятся с технологиями ИИ, с обработкой естественного языка, механизмами сбора данных. Узнают инструменты NLP, использование языка Python для обработки и визуализации данных, создадут чат-бот. Узнают, как с помощью ИИ можно решать социальные проблемы, будут создавать свои проекты в данной области ИИ и презентовать.

Технологии искусственного интеллекта для каждого. Большие данные


Возраст: 14+
Объем: 72 часа, 1 занятие в неделю (2 часа)
Группа: 12 человек
Обучающиеся узнают основы обработки и визуализации данных. Использование библиотек Python для анализа данных, создания диаграмм и графиков. Дети познакомятся с искусственными нейросетями, с различными алгоритмами машинного обучения, с процессами ИИ для работы с данными. Будут решать задачи по анализу и обработке больших данных. Также будут работать над своими проектами в области ИИ и научатся их защищать.

Искусственный интеллект для каждого.
Компьютерное зрение


Возраст: 14+
Объем: 72 часа, 1 занятие в неделю (2 часа)
Группа: 12 человек
Обучающиеся познакомятся с моделями компьютерного зрения, займутся исследованием предварительно обученной модели от OpenVINO. Дети узнают использование модели логического вывода с применением механизма логических выводов Intel® OpenVino™ (центральный процессор), исследование модели логического вывода с применением устройства Neural Compute Stick 2, использование NCS 2 для развертывания предварительно обученной модели. Также познакомятся с классификацией изображений, использованием модели логического вывода для обнаружения объектов. Ученики будут работать над своими проектами в этой области ИИ, применяя основные методы обработки изображений с помощью OpenCV и Python, комбинации основных методов для решения задач в области компьютерного зрения.