Курс

Основы искусственного интеллекта

Фундаментальный курс для тех, кто хочет разобраться в принципах работы ИИ — от философских корней до современных нейронных сетей.

О курсе

Этот курс охватывает всё, что необходимо для понимания современного искусственного интеллекта: исторические корни, математические основы, классификацию подходов и реальные области применения. Материал рассчитан на читателей без глубокого технического бэкграунда, но не упрощает сложные концепции.

По итогам изучения вы будете свободно ориентироваться в ИИ-ландшафте, понимать ключевые термины и различать принципиально разные подходы: от экспертных систем 1980-х до современных трансформеров и мультимодальных моделей.

Чему вы научитесь

Понимать историю развития ИИ и ключевые исторические вехи

Различать узкий, широкий и универсальный ИИ

Объяснять принципы работы нейронных сетей простым языком

Анализировать применение ИИ в различных индустриях

Критически оценивать возможности и ограничения ИИ-систем

Разбираться в этических вопросах и рисках применения ИИ

Содержание курса

Восемь модулей, каждый из которых строится на предыдущем. Теория чередуется с разбором реальных кейсов и актуальных исследований.

01
Что такое искусственный интеллект?
3 ч 40 мин · 6 тем
02
История ИИ: от Тьюринга до ChatGPT
4 ч 15 мин · 7 тем
03
Классификация подходов и парадигм
5 ч 10 мин · 8 тем
04
Математические основы: линейная алгебра и статистика
6 ч 20 мин · 10 тем
05
Вводный обзор машинного обучения
5 ч 45 мин · 9 тем
06
Нейронные сети для начинающих
5 ч 30 мин · 8 тем
07
ИИ в реальном мире: кейсы по отраслям
6 ч 00 мин · 9 тем
08
Этика, риски и будущее ИИ
5 ч 20 мин · 7 тем

Требования и целевая аудитория

Курс рассчитан на широкую аудиторию: студентов, менеджеров, предпринимателей и всех, кто хочет понять ИИ на концептуальном уровне. Специальных технических знаний не требуется — достаточно школьной математики и любопытства.

Кому подойдёт этот курс

  • Менеджерам и руководителям, оценивающим применение ИИ в бизнесе
  • Студентам, начинающим изучение информатики или data science
  • Специалистам смежных областей: маркетингу, финансам, медицине
  • Всем, кто хочет критически оценивать материалы об ИИ в СМИ