Изучите курсы
Просмотрите наш полный каталог учебных курсов с искусственным интеллектом по всем дисциплинам.
Результаты 148
Мой маленький агент ИИ
AI000Мой маленький агент ИИ
Разработан для дошкольников, этот курс превращает сложные концепции информатики — такие как агенты, эволюционное обучение, подсказки и даже отрицательная энтропия — в конкретные, игривые и подходящие для возраста занятия. За пять уроков дети формируют основы цифровой грамотности в области ИИ: понимают, что такое ИИ и как он помогает людям, учатся давать чёткие инструкции (подсказки), исследуют специализированных «помощников» ИИ (агентов) и командную работу, узнают, как ИИ учится на данных и ошибках, и, наконец, участвуют в руководимом проекте совместного творчества человека и ИИ, который способствует развитию креативности, ответственности и ценностей использования технологий во благо.
Введение в программирование на Python
AI001Введение в программирование на Python
Изучите Python — популярный язык программирования, охватывающий основные концепции для разработки веб-приложений и программного обеспечения, анализа данных и контроля качества. Приобретённые навыки включают написание программ на Python 3 и упрощение кода.
Прикладное глубокое обучение с использованием PyTorch (От нуля до мастерства)
AI002Прикладное глубокое обучение с использованием PyTorch (От нуля до мастерства)
Этот курс предоставляет всестороннее введение в глубокое обучение с использованием PyTorch — наиболее популярной платформы для исследований в области машинного обучения. Начиная с основ тензоров, студенты проходят весь цикл работы с машинным обучением: компьютерное зрение, модульная инженерия программного обеспечения, переносное обучение и развертывание моделей. Учебный план ориентирован на кодирование, делая акцент на практической реализации и экспериментировании.
Введение в глубокое обучение
AI003Введение в глубокое обучение
Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, которое фокусируется на изучении сложных иерархических представлений признаков из исходных данных с использованием искусственных нейронных сетей. Курс охватывает основные принципы, лежащие в основе математики, концепции оптимизации (градиентный спуск, обратное распространение), модули сетей (линейные, свёрточные, слои пулинга) и распространённые архитектуры (СНН, РНН). Приводятся примеры применения: компьютерное зрение, обработка естественного языка и усиленное обучение. Студенты будут использовать библиотеку глубокого обучения PyTorch для реализации и завершат финальный проект по реальной задаче.
Лаборатория магии ИИ
AI004Лаборатория магии ИИ
Жесткая структура курса, интегрирующая четыре основных раздела: основы искусственного интеллекта, генерация больших моделей (GenAI и LLM), агенты и эволюционные вычисления (выделены как особенность PolyU) и этика. Логика курса последовательно проходит через восприятие и данные (уроки 1–3), когнитивные процессы и генерацию (уроки 4–6), агенты и эволюцию (уроки 7–9) и завершается этикой и будущим (урок 10).
Буткэмп по мастерству ИИ: от нуля до архитектора агентов
AI005Буткэмп по мастерству ИИ: от нуля до архитектора агентов
5-сессионный интенсивный буткэмп, разработанный для превращения новичков в архитекторов ИИ-агентов. В программу входит фреймворк 'BRIC' для инженерии подсказок, ускорение создания контента для чтения и вирусного копирайтинга, автоматизация рабочих процессов в Excel и PowerPoint, создание «Второго мозга» с использованием RAG (генерация с дополнением на основе поиска) и разработка автономных цифровых сотрудников.
Продвинутое руководство по созданию подсказок для крупных языковых моделей
AI006Продвинутое руководство по созданию подсказок для крупных языковых моделей
Полное продвинутое руководство по освоению ИИ с помощью структурированной логики и точных инструкций. Курс охватывает структурные рамки (CO-STAR), обучение с малым числом примеров, рассуждения по цепочке мыслей, ограничения формата вывода (JSON/Markdown) и управление системой подсказок для решения таких проблем, как вымышленные ответы ИИ и слабая логика в выводах.
OpenClaw: Архитектура, разработка и безопасность для локальных ИИ-агентов
AI007OpenClaw: Архитектура, разработка и безопасность для локальных ИИ-агентов
Этот курс предоставляет подробный анализ OpenClaw — революционной открытой платформы для автономных ИИ-агентов. Последовательно разбирается многоуровневая архитектура системы, механизмы памяти локального поиска (RAG), протоколы автоматизации браузера и масштабируемая экосистема навыков. Учебная программа охватывает практическую организацию сложных рабочих процессов, включая потоки автоматизации ПИВ и модели многопрофильного комитета агентов. Кроме того, курс критически анализирует компромиссы в аппаратном обеспечении при реализации производственных сценариев и предлагает стратегии защиты на основе многоуровневой безопасности против ключевых угроз, таких как уязвимости удаленного выполнения кода (RCE) и внедрение поддельных запросов. Курс направлен на то, чтобы дать старшим разработчикам и архитекторам инструменты для создания систем ИИ-агентов с высокой степенью автономности, одновременно сохраняя безопасность и контроль.
Большие языковые модели для всех: от основ к практическому применению (издание 2026 года)
AI008Большие языковые модели для всех: от основ к практическому применению (издание 2026 года)
Этот курс представляет собой доступное и практическое введение в большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT и Gemini. Разработанный для учащихся любого уровня подготовки, он объясняет, как работают LLM на высоком уровне, что они могут и не могут делать, а также как эффективно использовать их в учебе, работе и повседневной жизни. Через практические демонстрации и пошаговые упражнения вы узнаете техники составления запросов, как критически оценивать результаты, как справляться с вымышленными данными и предвзятостью, а также как безопасно и ответственно использовать распространенные инструменты (например, документы, резюме, перевод, обработка данных). По завершении курса вы сможете создать собственную «рабочую процедуру с использованием LLM» для реальных задач — написания текстов, исследований, планирования и повышения продуктивности — без необходимости продвинутого программирования.
《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
AI009L《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》（15节课）
本书从计算建模的角度研究神经系统与形态（身体）的协同演化与发育。内容涵盖演化算法、基因调控网络、多细胞生长模型、神经可塑性规则以及脑-体协同演化等，旨在为通向通用人工智能（AGI）提供一种基于生物自适应机制的新途径。
Введение в большие языковые модели для разработчиков
AI010Введение в большие языковые модели для разработчиков
Этот курс представляет собой адаптированную версию на китайском языке трехкурсовой серии по большим языковым моделям, совместно запущенной Эндрю Нг и OpenAI. В курсе рассматриваются техники создания подсказок (Prompt Engineering), создание систем с использованием API ChatGPT, разработка приложений с помощью LangChain и использование LangChain для доступа к приватным данным. Курс предлагает четкое и понятное введение в то, как использовать возможности больших языковых моделей для создания приложений с функциями резюмирования, вывода, преобразования, расширения и чата.
Генеративный ИИ для начинающих
AI011Генеративный ИИ для начинающих
Полный учебный план, посвящённый основам генеративного ИИ, крупных языковых моделей, инженерии подсказок и разработке приложений с использованием ИИ с помощью таких инструментов, как Azure OpenAI и платформа Power.
Глубокое погружение в большие языковые модели
AI012Глубокое погружение в большие языковые модели
Этот курс предоставляет всестороннее и глубокое введение в историю разработки больших языковых моделей (LLM), их основные технические архитектуры, парадигмы обучения (предобучение, дообучение и выравнивание), многофункциональные расширения, инженерию подсказок, рассуждения по цепочке мыслей, агенты, а также передовые темы, такие как безопасность модели и защита конфиденциальности.
Современный курс по C++
AI013Современный курс по C++
Этот учебник призван предоставить опытным разработчикам краткую справку по новым функциям C++11/14/17/20. Охватывает улучшения удобства использования языка, повышение производительности во время выполнения, новые контейнеры, умные указатели и управление памятью, регулярные выражения, параллельное программирование и обзор C++20.
Введение в программирование на языке R
AI014Введение в программирование на языке R
Этот курс представляет собой всестороннее введение в среду программирования на языке R, охватывающее основные темы: операции с числовыми векторами, атрибуты объектов, обработка массивов и матриц, управление списками и данными, статистическое моделирование и создание качественных графиков. Он отлично подходит в качестве вводного руководства по статистическому анализу и наукам о данных.
Введение в программирование на Julia
AI015Введение в программирование на Julia
Полное руководство по языку программирования Julia — высокопроизводительный, универсальный динамический язык, хорошо подходящий для научных и численных вычислений. Курс охватывает все аспекты от базового синтаксиса и типов данных до продвинутых тем, таких как метапрограммирование, работа с данными в виде таблиц, сетевые взаимодействия и подключение к базам данных.
Руководство по Git Ри
AI016Руководство по Git Ри
Полное руководство по системе контроля версий Git, охватывающее базовые рабочие процессы, такие как подготовка и фиксация изменений, до продвинутых тем, таких как интерактивная перебазировка, совместная работа с удаленными репозиториями и внутренняя структура базы данных объектов Git.
Освойте программирование на языке Go
AI017Освойте программирование на языке Go
Практическое введение для начинающих в язык программирования Go. Курс состоит из небольших, легко усваиваемых уроков с темой исследования космоса, охватывающих императивное программирование, типы, функции, методы, коллекции, состояние и параллелизм.
Руководство по использованию NumPy
AI018Руководство по использованию NumPy
Полное введение и техническое руководство по NumPy, охватывающее установку, манипуляции с массивами, индексирование, распространение и интеграцию с C/C++.
Программирование на языке Elixir
AI019Программирование на языке Elixir
Полное руководство по функциональному и параллельному программированию на языке Elixir. Охватывает переход от объектно-ориентированного мышления к функциональному, сопоставление шаблонов, неизменяемость, модель актора для параллелизма и создание надежных распределённых систем с использованием OTP.
Элегантный JavaScript: Современное введение в программирование
AI020Элегантный JavaScript: Современное введение в программирование
Полное руководство по современной разработке с использованием JavaScript. Курс охватывает основные принципы программирования, спецификацию языка JavaScript, интеграцию с веб-браузерами и разработку на стороне сервера с помощью Node.js, включая пять приложений из реального мира.
Руководство по программированию CUDA
AI021Руководство по программированию CUDA
Официальный, всесторонний ресурс для разработчиков, чтобы узнать модель программирования CUDA и как писать высокопроизводительный код, выполняющийся на графических процессорах NVIDIA. В этом руководстве рассматриваются архитектура платформы, интерфейс программирования, продвинутые функции аппаратного обеспечения и технические характеристики.
Руководство по программированию AMD HIP
AI022Руководство по программированию AMD HIP
Полное техническое руководство по интерфейсу гетерогенных вычислений для портируемости (HIP). Оно предоставляет API времени выполнения на языке C++ и язык ядра, которые позволяют разработчикам создавать переносимые приложения для графических процессоров AMD и NVIDIA из одного исходного кода. Руководство охватывает установку, настройку среды, модели программирования, выделение памяти и инструменты для перевода кода CUDA в HIP.
Введение в программирование на Triton: Практическое руководство
AI023Введение в программирование на Triton: Практическое руководство
Полный научный учебник, предназначенный для создания полного пути обучения по языку и компилятору Triton на основе Python для написания пользовательских ядер GPU. Курс охватывает модели программирования, семантику языка, численное поведение и оптимизацию производительности, начиная с простого сложения векторов и заканчивая сливными и тайловыми операторами, используемыми в современных системах глубокого обучения.
Введение в программирование на ROCm и HIP: Практическое руководство
AI024Введение в программирование на ROCm и HIP: Практическое руководство
Практическое современное руководство по программированию на графических процессорах AMD с использованием ROCm и HIP. Охватывает полный программный стек, установку, рабочие процессы сборки, программирование ядер, управление памятью, инженерию производительности, использование библиотек, перенос кода из CUDA и практики отладки в производственной среде.
Практические системы RAG: от баз знаний до генерации, дополненной поиском
AI025Практические системы RAG: от баз знаний до генерации, дополненной поиском
Эти конспекты лекций студентов предлагают системный взгляд на создание функциональных систем генерации, дополненной поиском (RAG). Курс охватывает весь процесс: импорт данных, стратегии разбиения, сопоставление вложений, хранение векторов, гибридный поиск, повторная ранжировка и оценка для надежных приложений искусственного интеллекта.
Анализ структур данных и алгоритмов на языке Python (2-е издание)
AI028Анализ структур данных и алгоритмов на языке Python (2-е издание)
Этот учебник по данным структурам и алгоритмам на языке Python является классическим. Охватывает повторение основ Python, анализ алгоритмов (обозначение О), базовые структуры данных (стеки, очереди, списки), рекурсию, поиск и сортировку, алгоритмы деревьев и графов. Через практические примеры кода помогает читателям понять, как эффективно реализовать различные абстрактные типы данных на языке Python.
Reinforcement Learning: An Introduction
AI029Reinforcement Learning: An Introduction
A comprehensive foundational textbook on reinforcement learning, covering key algorithms such as Q-learning, Sarsa, and TD-learning, while bridging the gap between tabular methods and function approximation.
Основы генеративного ИИ на языке Python
AI030Основы генеративного ИИ на языке Python
Полное руководство по пониманию и реализации генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM). Этот курс охватывает переход от теоретических основ к практической разработке на языке Python, включая ГАНы, диффузионные модели, трансформеры, дообучение и развертывание в продакшене.
Компьютерные системы: перспектива программиста (глобальное издание)
AI031Компьютерные системы: перспектива программиста (глобальное издание)
Полное погружение в то, как компьютерные системы выполняют программы и хранят информацию. Этот курс закрывает разрыв между высоким уровнем программирования и базовым аппаратным обеспечением, охватывая представление на машинном уровне, архитектуру процессора, иерархию памяти и параллельное программирование.