Учить ИИ на Python — Курс по AI на Python для телефона: от первой строки кода до LLM

Нет. Учить ИИ на Python начинается с обычного программирования на Python — переменных, циклов, функций и структур данных — ещё до начала любого курса по ИИ. Предполагается, что вы никогда не писали код. Примерно первая треть из 53 курсов посвящена основам языка, благодаря чему последующие курсы по машинному обучению становятся понятными, а не похожими на магию.

Сначала основы Python, затем работа с данными с использованием NumPy, pandas и базовой статистики, после чего — классическое машинное обучение: алгоритмы обучения с учителем и без учителя, создание признаков и оценка моделей. Нейронные сети, компьютерное зрение и большие языковые модели изучаются в самом конце, опираясь на всё пройденное ранее. Список курсов приложения следует именно этому порядку и не предлагает переходить к глубокому обучению слишком рано.

Учить ИИ на Python создан для новичков, которым интересен искусственный интеллект, студентов, желающих дополнительно практиковаться в Python и машинном обучении параллельно с учёбой, тех, кто меняет профессию и развивает навыки Data Science, а также разработчиков, которым нужно систематизировать знания по глубокому обучению и LLM. Опыт не требуется: первый курс начинается с нуля.

Переобучение — это ситуация, когда модель запомнила примеры из обучающей выборки вместо того, чтобы изучить общую закономерность: на уже знакомых данных она показывает высокую точность, но не справляется с новыми. Это одна из первых настоящих проблем отладки, с которыми сталкивается новичок, начав обучать реальные модели, а не просто читать о них. Поэтому в приложении это один из самых частых вопросов к AI Mentor, а не редкий случай.

Практические задания курса выполняются во встроенном редакторе приложения: вы набираете код, запускаете его и сразу видите результат, поэтому работаете с настоящим кодом, а не читаете статичные примеры. Ноутбук с GPU становится необходим, когда вы переходите от учебных заданий к обучению больших моделей в производственном масштабе, что выходит за рамки обучающего приложения.

Да. После классического машинного обучения и нейронных сетей программа охватывает обработку естественного языка, векторные представления слов, а затем непосредственно большие языковые модели: курс Large Language Models with Python и курс LangChain and RAG Systems, который показывает, как подключить LLM к собственным данным, чтобы модель отвечала на вопросы по ним.

Регулярность важнее общего количества часов. Если заниматься короткими ежедневными уроками, большинство новичков сможет писать и запускать простой классификатор за несколько недель — после изучения основ Python и первых курсов по машинному обучению. Курсы по нейронным сетям и LLM, расположенные дальше в программе, требуют больше времени, и к ним предполагается возвращаться. Серии занятий и напоминания в приложении рассчитаны именно на такой ежедневный формат, а не на один долгий сеанс.

Приложение можно бесплатно скачать в App Store и Google Play. Первый курс бесплатен и включает ежедневный лимит вопросов к AI Mentor, поэтому вы можете пройти настоящие уроки по Python, прежде чем принять решение. Pro — платное обновление: оно открывает все курсы, включая материалы по машинному обучению и LLM, убирает рекламу и предоставляет неограниченный доступ к AI Mentor.

Приложение рассчитано на нестабильное соединение, а не на полное отсутствие связи. Уроки быстро загружаются и продолжают работать, даже если соединение периодически пропадает, чего достаточно для большинства поездок. AI Mentor действительно требует подключения к интернету, поскольку отвечает на ваши вопросы в реальном времени, а не использует данные, сохранённые на телефоне.

Учить ИИ на Python работает на iOS через App Store и на Android через Google Play, а само приложение доступно на 22 языках. Возрастной рейтинг контента — 4+. Приложение входит в CoddyKit — семейство из более чем 40 приложений для изучения программирования.