Введение в AI

«Введение в AI» — курс для тех, кто хочет разобраться, как устроен искусственный интеллект: от базовых идей до конкретных технологий.

В курсе рассматриваются:

• Нейросети — как устроены, как обучаются, за счёт чего дают результат; типы задач (классификация, регрессия, генерация).
• LLM (большие языковые модели) — движки, алгоритмы, инференс, токенизация, что относится к чат-ботам и генерации текста; трансформеры и внимание.
• Модели прогнозов — регрессия и классификация, градиентный бустинг: CatBoost, LightGBM, XGBoost; когда что выбирать и как оценивать.
• Инструменты и практика — библиотеки (PyTorch, Hugging Face, scikit-learn), пайплайны, выкладка моделей, версионирование.

• Тем, кто хочет влиться в AI/ML и нужна структурированная карта темы без воды.
• Разработчикам и аналитикам без глубокого бэкграунда в машинном обучении.
• Для ориентации перед более тяжёлыми курсами (Coursera, специализации) и перед первыми проектами или Kaggle.

Курс можно проходить и без кода, но для практики и «вливания» полезны:

• Базовый Python — циклы, функции, списки/словари; умение читать чужой код и запускать скрипты.
• Минимум математики — что такое производная и градиент, базовые вероятность и статистика (среднее, дисперсия). Без этого курс даст общую картину, но формулы и статьи будут тяжелее.

Идите по модулям по порядку: сначала общее представление об ИИ и нейросетях, затем LLM, потом модели прогнозов и инструменты. После каждого урока полезно пробовать примеры в коде (Colab, локальный Jupyter) или смотреть разборы на Kaggle.

Курс не заменяет:

• Полноценный курс по машинному обучению (типа Andrew Ng или специализаций по deep learning).
• Реальную практику: свои проекты, Kaggle, пет-проекты с данными и деплоем.
• Углублённую математику (линейная алгебра, матан, теория вероятностей) — здесь даётся минимум для понимания идей.

Да, как первый шаг — если цель «составить карту» и перестать путаться в терминах (нейросеть vs модель, LLM vs чат-бот, CatBoost vs LightGBM). Курс даёт структуру и снижает порог входа.

Недостаточно одного курса для полноценного вливания. Чтобы реально влиться в движ, после или параллельно нужны:

• Практика: хотя бы 1–2 завершённых проекта (табличные данные + бустинг, или простой NLP/LLM пайплайн), участие в Kaggle, код на GitHub.
• Системное обучение: курс по ML (Coursera, Stepik и т.п.) и при желании — по deep learning и NLP.
• Чтение документации и статей: Hugging Face, блоги компаний, arXiv — курс подводит к этому, но не подменяет.

Итог: курс подходит как точка входа и навигатор; для трудоустройства и уверенного «вливания» его нужно дополнять практикой и более глубокими курсами.