Разработка приложений с применением искусственного интеллекта

На курсе вы изучите основы Python — самого популярного языка программирования в мире. Научитесь разрабатывать программы, обрабатывать и визуализировать данные, создавать графический интерфейс и строить нейронные сети.

Сроки обучения: с 15.07.2025 по 25.08.2025

Курс бесплатный

Записаться

144 академических часа

Новые современные знания и навыки в области ИТ

Актуальные методики проведения занятий

Удостоверение установленного образца

Бесплатное обучение

Программа включает изучение основ языка Python, работу с библиотеками NumPy и Matplotlib для обработки и визуализации данных, создание приложений с графическим интерфейсом на базе PyQt6, а также проектирование и обучение нейронных сетей (полносвязных, сверточных и рекуррентных) с использованием библиотек Keras и OpenCV. Слушатели научатся разрабатывать программы, работать с массивами данных, создавать графические интерфейсы, обрабатывать изображения и строить прогнозные модели.

преимущества курса

01. актуальные знания

Python - современный кроссплатформенный язык программирования: выбор разработчиков для решения самых разных задач.

02. Бесплатное участие

Обучение оплачивает государство в рамках федерального проекта «Активные меры содействия занятости» национального проекта «Кадры».

03. Удобный формат обучения

Учитесь в комфортных условиях! Мы обеспечиваем доступ к образовательным материалам в системе, проводим захватывающие вебинары в прямом эфире с опытными преподавателями (доступны записи) и проводим офлайн-занятия для более глубокого изучения материала.

04. Полноценный объем

144 академических часа обеспечивают возможность глубокого погружения в изучение материала, способствуя лучшему пониманию и формированию ключевых концепций.

05. Удобные сроки обучения

Большинство занятий по курсам приходятся на летний период, в котором больше времени и возможностей для учебы.

06. Преподаватели из IT

Получите самые актуальные знания и навыки по языку программирования от практиков, которые работают в сфере IT.

07. Удостоверение ПК

Подтверждение повышения квалификации с занесением в Федеральный реестр документов об образовании.

08. Сопровождение

Профессиональная помощь в освоении современной методики преподавания языков программирования от авторов курса.

О нас

Корпорация 1Т

Корпорация российских инновационных предприятий малого бизнеса. Мы разрабатываем и внедряем ИТ-решения для отечественных компаний на российском и международном рынках. Включая продукты, входящие в Реестр отечественного ПО.

1T Start

Онлайн-курсы для старшеклассников, студентов СПО и КПК для учителей. Пробуждаем учебный азарт, помогающий получить знания в процессе работы над своими проектами. Мы учим программировать на JavaScript и Python, создавать игры и нейросети, строить и программировать роботов.

1T БАС

Корпорация 1Т уже участвует в передовом федеральном проекте «Кадры для БАС» в качестве провайдера, обучая педагогов и будущих специалистов разработке, производству и эксплуатации беспилотных авиационных систем.

1T Sprint

1Т Sprint готовит будущих IT-специалистов: разработчиков, дизайнеров, маркетологов, менеджеров, аналитиков, тестировщиков. Важная особенность 1Т Sprint — синхронное обучение разным специальностям в кросс-функциональных проектных командах. Студенты вместе работают над реальными проектами: собственными или проектами компаний-партнеров.

1T Дата

Онлайн-курсы для будущих специалистов в области искусственного интеллекта: аналитиков данных, дата-сайентистов, инженеров данных (DevOps) и менеджеров проектов в сфере ИИ. Выпускники 1Т Дата имеют возможность проходить последующую стажировку, участвуя в разработке реальных продуктов с применением ML и нейросетей.

Кому подойдет курс?

кто интересуется программированием и IT-разработками

кто хочет профессионально развиваться

кто стремится к автоматизации рутинных задач

кто планирует использование нейросетей в профессиональной деятельности

чему вы научитесь
Программировать на Python (базовый уровень)
Пониманию объектно-ориентированного программирования (ООП), концепции классов, объектов, наследования и полиморфизма
Работе с библиотеками NumPy и Matplotlib для обработки и визуализации данных
Разработке приложений с графическим интерфейсом на базе PyQt6
Работе с нейронными сетями. Вы поймете, как работают полносвязные, сверточные и рекуррентные сети
Обработке изображений с помощью OpenCV
кто может учиться

  • Граждане в возрасте 50 лет и старше
  • Граждане в декретном отпуске
  • Молодежь до 35 лет, отдельных категорий
  • Граждане в поиске работы
  • Безработные граждане
  • Ветераны боевых действий и члены их семей
  • Женщины с детьми от 0 до 7 лет

Вам нужно сейчас подать заявку, а перед стартом обучения заглянуть на портал «Работа России» и посетить ближайший ЦЗН (Центр Занятости Населения). Мы предоставим все инструкции. Обучение оплатит государство в рамках федерального проекта «Активные меры содействия занятости»

Записаться
Программа курса
Модуль 1. Знакомство с Python и нейросетями
  1. Тема 1.1 Введение в нейросети. Понятие и архитектура
  2. Тема 1.2 Первая программа 'Hello, World!', ввод и вывод данных, арифметические операции
  3. Тема 1.3 Переменные и типы данных, базовые операции со строками
  4. Тема 1.4 Библиотека Turtle: Графические примитивы и базовые фигуры
  5. Тема 1.5 Списки: базовые операции, генерация и алгоритмы обработки
  6. Тема 1.6 Условные операторы и циклы for/while
  7. Тема 1.7 Вложенные циклы и практические задачи на Turtle
  8. Тема 1.8 Словари, кортежи и множества: базовые операции
Модуль 2. Объектно-ориентированное программирование (ООП)
  1. Тема 2.1 Определение функций, параметры, return, области видимости (global, nonlocal)
  2. Тема 2.2 Полезные функции: генераторы, map, filter, zip, сортировка и проверка типов
  3. Тема 2.3 Работа с файлами: чтение, запись, CSV и бинарные файлы
  4. Тема 2.4 Основы ООП: классы, объекты, атрибуты, методы класса, init, del, self
  5. Тема 2.5 Магические методы и их применение в ООП
  6. Тема 2.6 Режимы доступа и свойства объектов, инкапсуляция и декораторы
  7. Тема 2.7 Наследование и полиморфизм
  8. Тема 2.8 Исключения: try/except, raise, менеджеры контекстов (with)
  9. Тема 2.9 Основы работы с реляционными базами данных и SQL
  10. Тема 2.10 Команды управления БД: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, группировка и соединение таблиц
Модуль 3. Работа с массивами и визуализация данных
  1. Тема 3.1. Введение в NumPy: Установка, массивы, базовые операции, линейная алгебра
  2. Тема 3.2. Визуализация данных: Установка и работа с Matplotlib, построение графиков, легенды
  3. Тема 3.3 Установка PyQt6, базовые виджеты, слоты и сигналы
  4. Тема 3.4. Группировка виджетов, горизонтальная, вертикальная, Grid в PyQt6
  5. Тема 3.5. Виджеты ввода текста, кнопки, обработка событий в PyQt6
  6. Тема 3.6. Графическое оформление и дизайн приложений в PyQt6
  7. Тема 3.7 Практика создания графических приложений в PyQt6
  8. Тема 3.8. Компьютерное зрение: Обработка изображений, сверточные слои и распознавание объектов
Модуль 4. Нейронные сети и компьютерное зрение
  1. Тема 4.1. Введение в полносвязные нейронные сети: структура, принцип работы, задача XOR, персептрон
  2. Тема 4.2. Back propagation, ускорение обучения, стандартизация, начальные веса
  3. Тема 4.3. Переобучение, функции активации, критерии останова обучения и качества работы НС
  4. Тема 4.4. Установка Keras, обучение сети для распознавания цифр (MNIST), работа сети
  5. Тема 4.5. Оптимизаторы, формирование выборки валидации
  6. Тема 4.6. Dropout и Batch Normalization как методы борьбы с переобучением
  7. Тема 4.7. Сверточные нейронные сети, создание и обучение сверточной сети в Keras
  8. Тема 4.8. Теория и практика переноса стилей изображений с Keras и TensorFlow
  9. Тема 4.9. Введение в рекуррентные нейронные сети, прогнозирование символов и слов с Embedding слоем

Преподаватели

Образование

ФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», Школа естественных наук: «Математика и компьютерные науки», «Прикладная математика и информатика»

Повышение квалификации

Курс НИУ ВШЭ «Разработка фондов оценочных средств при реализации образовательных программ ФГОС ВО 3+ поколения»

Навыки

  • Методы поиска, сбора, обработки информации, необходимой для осуществления научно-исследовательской деятельности
  • Программирование на языке Python

Кузин Антон Алексеевич

7 лет

Стаж работы

Опыт работы

2015 – 2017 — Дальневосточный федеральный университет, ведущий специалист учебного управления

2017 – 2020 — Дальневосточный федеральный университет, ассистент

2020 – 2022 — Дальневосточный федеральный университет, старший преподаватель

2022 – н.в. — Московский технический университет связи и информатики, старший преподаватель

Навыки

  • Мотивация студентов к познавательной деятельности в ходе занятия
  • Активные методы обучения, применение ИТ в учебном процессе

Образование

2018 – 2022 Гуманитарно-педагогический колледж (ГПК, Махачкала), преподаватель информатики

2021 – по н.в. Дагестанский государственный университет, Фундаментальная информатика и компьютерные технологии

Навыки

  • Опыт работы разработки веб-сайтов на Python используя Django
  • Опыт работы с базами данных: SQL, включая MySQL, SQLlite и PostgreSQL

Буганов Ахмад Тамерланович

2 года

Стаж работы

Опыт работы

2021 – н.в. — ЦЦО «IT-куб», педагог

2023 – н.в. ООО 1Т, преподаватель по курсу Python

Навыки

  • Опыт работы с структурами данных и алгоритмов: хеширование, поиск и сортировка
  • Опыт работы с тестированием кода, включая unit-тестирование и тестирование кода в продакшн-окружении

Образование

2018 – 2022 Гуманитарно-педагогический колледж (ГПК, Махачкала)

2021 – н.в. Дагестанский государственный университет, Фундаментальная информатика и компьютерные технологии

Навыки

  • Опыт работы в преподавании образовательных программ (Java, Python)
  • Опыт работы с Kanban, с методологией гибкого управления проектов Scrum

Магомедов Магомед Алиевич

2 года

Стаж работы

Опыт работы:

2020 – н.в. ЦЦО «IT-куб», «Малая академия наук РД», педагог дирекции

2023 – н.в. ООО 1Т, преподаватель по курсу Python

Навыки

  • Опыт работы с библиотеками Retrofit 2, Jsoup, MapKit, Picasso, с базами данных Firebase
  • Опыт в разработке проектов в команде
  • Призер всероссийских хакатонов