Python и нейросети
Настоящее программирование — не кнопки и блоки, а настоящий код. От первой строчки до собственного чат-бота с ИИ. Python — язык, на котором написан ChatGPT.
Для кого этот курс
Инструменты курса
Программа курса
15 занятийПервая строка кода
Устанавливаем Python и VS Code. Пишем первую программу — классический «Hello, World!» и сразу же делаем что-то полезное: программа спрашивает имя и здоровается. Разбираем: что такое переменные, типы данных (строки, числа, булевы), функция print и input. Никаких лекций — сразу практика.
Логика и условия
Программы принимают решения — как? Изучаем конструкцию if/elif/else на живых примерах. Пишем программу «угадай число»: компьютер загадывает, игрок пытается угадать, программа подсказывает «больше» или «меньше». Первая настоящая игра готова за одно занятие.
Циклы: заставляем компьютер повторять
for и while — два вида циклов. Разбираем, когда использовать каждый. Пишем таблицу умножения одной строкой, генератор паролей, счётчик слов в тексте. Главный вопрос урока: что делать, если цикл не останавливается? Учимся отлаживать код — находить и исправлять ошибки.
Функции: пишем чистый код
Принцип DRY (Don't Repeat Yourself) — как программисты избегают повторений. Создаём свои функции, разбираем аргументы и возвращаемые значения. Подключаем стандартные модули: random, datetime, math. Рефакторим код из предыдущих занятий — делаем его красивее и понятнее.
Списки, словари, множества
Структуры данных — фундамент программирования. Список — как массив данных. Словарь — как база данных в миниатюре. Пишем записную книжку (имя → телефон), анализатор текста (какие слова встречаются чаще), систему оценок класса. Сортировка, поиск, фильтрация — всё это сегодня.
Файлы и работа с данными
Программы, которые помнят данные между запусками. Читаем и пишем текстовые файлы, CSV (таблицы), JSON. Пишем простую базу данных контактов с сохранением. Вводим pandas — самую популярную библиотеку для работы с данными. Загружаем реальный датасет (например, погоду в Краснодаре) и делаем первый анализ.
Визуализация данных
Данные без визуализации — просто цифры. Matplotlib: строим линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния. Анализируем что-то интересное: популярность имён, динамику температур, статистику любимой игры. Учимся делать графики красивыми — подписи, цвета, легенда.
Что такое машинное обучение
Переходим к ИИ. Объясняем на пальцах: обучение с учителем vs без учителя, признаки, метки, обучающая выборка. Никакой сложной математики — только интуиция. Разбираем линейную регрессию: предсказываем цену квартиры по площади. Пишем первую модель в scikit-learn буквально в 5 строк.
Классификация и деревья решений
Обучаем модель отличать спам от не-спама, цветок ириса одного вида от другого. Разбираем дерево решений — это буквально поток «да/нет» вопросов. Учимся оценивать качество модели: accuracy, confusion matrix. Важный урок: почему модель ошибается и что с этим делать.
Нейронные сети изнутри
Что происходит внутри нейросети? Объясняем нейрон, слои, веса, функции активации — с визуализацией, не формулами. Обучаем нейросеть распознавать рукописные цифры (датасет MNIST) — это то, с чего начинал весь современный ИИ. Точность нашей модели: 95%+. Ощущение, что сотворил что-то по-настоящему крутое.
Подключаем ChatGPT через API
Переходим от обучения моделей к использованию готовых. Подключаем OpenAI или Anthropic API. Пишем программу, которая отвечает на вопросы, суммирует текст, переводит. Разбираем промпт-инжиниринг с позиции программиста: системные промпты, температура, контекст. Первый чат-бот — почти готов.
Telegram-бот с ИИ
Создаём настоящего Telegram-бота: регистрируем через BotFather, подключаем python-telegram-bot. Добавляем ChatGPT — теперь бот отвечает умно. Добавляем команды, кнопки, форматирование ответов. В конце занятия у каждого работает настоящий бот в Telegram — его можно показать друзьям прямо сейчас.
Финальный проект: выбираем и планируем
Каждый выбирает свой финальный проект: ИИ-бот с характером, анализатор данных с графиками, игра на Python с элементами ИИ, генератор текстов. Составляем план: что нужно реализовать, какие библиотеки использовать, сколько времени на каждую часть. Начинаем писать базовую структуру.
Работа над проектом
Три занятия на реализацию. Преподаватель работает с каждым индивидуально: помогает решить технические проблемы, предлагает лучшие подходы, объясняет непонятные концепции по ходу работы. Code review: смотрим код друг друга и даём обратную связь — как это делают настоящие разработчики.
Защита проекта
Каждый представляет свой проект: показывает демо, объясняет как работает, рассказывает что было сложно. Приглашаем родителей. Разбираем: что можно доработать, как расти дальше? Вручаем сертификаты и даём рекомендации — следующие шаги для тех, кто хочет продолжать.
Что вы получите
Попробуйте бесплатно
Запишитесь на пробное занятие. Без обязательств.
3D-игрушка каждому ребёнку в подарок.