0Pricing
Learn AI with Python icon

Learn AI with Python

PYTHONDataDatabaseBackend

Учить AI с Python

🤖 На основе AI📚 53 курсов👥 100 000+ учеников⭐ Рейтинг 4,9
Обзор курса

Учить AI с Python — От первой строки кода к production системам

Python — доминирующий язык для искусственного интеллекта и машинного обучения, и это не случайно. Его экосистема — NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, LangChain — напрямую соответствует работе, которую выполняют инженеры AI каждый день. Этот трек охватывает полный стек: написание Python с нуля, обработка и анализ данных, построение и оценка моделей, развертывание их как реальных сервисов.

Что вы будете учить

Вы начнёте с синтаксиса Python, структур данных и объектно-ориентированного программирования, затем перейдёте к основам data science: статистическому фундаменту, очистке данных, исследовательскому анализу и feature engineering. Дальше трек охватывает supervised и unsupervised learning, support vector machines, time series forecasting и recommendation systems. Последующие курсы рассматривают большие языковые модели с Python, LangChain и RAG системы, computer vision с PyTorch, transfer learning с Keras и TensorFlow, generative AI с VAEs и GANs, и ответственный AI и explainability. Продвинутая часть трека представляет основы MLOps, развертывание AI моделей в масштабе с FastAPI, distributed training и large-scale ML, graph neural networks и продвинутое reinforcement learning.

Маршрут обучения

Более 50 курсов охватывают уровни от A1 до C2. Начальные курсы — Introduction to Programming, Python Basics и Functions and Modular Programming — не требуют предыдущего опыта. Курсы середины трека, такие как NumPy Deep Dive, Pandas Advanced Operations, Model Evaluation and Hyperparameter Tuning и Natural Language Processing (NLP), развивают практическое мастерство в ML. Трек завершается курсами уровня C1 и C2: AI Systems Architecture and Design, Advanced Reinforcement Learning, Graph Neural Networks и Distributed Training and Large-Scale ML.

Как это работает

Каждый курс разделён на короткие, сфокусированные уроки, которые вы выполняете во встроенном редакторе кода с real-time feedback. AI тьютор доступен, когда вы застреваете — объясняет ошибки, уточняет концепции и предлагает следующие шаги, не давая вам просто готовый ответ.

Начать учиться →

Как ты будешь учиться

🎯
Интерактивные уроки
Практические упражнения по программированию с мгновенной обратной связью
🤖
ИИ-репетитор
Получай мгновенную помощь от нашего ИИ, когда застрянешь
💻
Встроенный редактор
Пиши и запускай код прямо в браузере
🏆
Сертификат
Получи сертификат при завершении курса
Программа обучения

53 курсов

Все курсы в пути обучения Learn AI with Python.

01

Введение в программирование

A13 уроков

На этом уроке рассматриваются основы программирования и объясняется, почему Python идеально подходит для начинающих. Вы также научитесь нас…

02

Основы Python

A14 уроковPRO

Изучите фундаментальные концепции программирования на Python, включая переменные, типы данных и базовые операции. Этот раздел станет осново…

03

Условия и итерации

A24 уроковPRO

Погрузитесь в принятие решений и циклы в Python. Научитесь писать программы, которые реагируют на разные условия и эффективно повторяют дей…

04

Функции и модульное программирование

A25 уроковPRO

Функции — строительные блоки повторно используемого кода. В этом разделе вы узнаете, как эффективно создавать и использовать функции, а так…

05

Структуры данных

B15 уроковPRO

Изучите основные структуры данных Python: списки, кортежи, множества и словари, а также научитесь эффективно обрабатывать и организовывать…

06

Объектно-ориентированное программирование

B16 уроковPRO

Познакомьтесь с принципами объектно-ориентированного программирования — мощной парадигмы для создания повторно используемых и масштабируемы…

07

Работа с файлами

A23 уроковPRO

Научитесь читать данные из файлов и записывать их в файлы на Python, чтобы работать с реальными данными и сохранять информацию.

08

Основы Python для анализа данных

B14 уроковPRO

Настройте полноценную среду для анализа данных с виртуальными окружениями, блокнотами Jupyter и инструментами Python

09

Обработка ошибок и исключений

B14 уроковPRO

Приобретите навыки корректной обработки ошибок в программах на Python, чтобы сделать код более надёжным и удобным для пользователей.

10

Продвинутые возможности Python

B25 уроковPRO

Изучите продвинутые концепции Python, чтобы писать более эффективный, компактный и соответствующий принципам Python код.

11

Работа с библиотеками

B15 уроковPRO

Обширная экосистема библиотек Python позволяет решать задачи от анализа данных до веб-разработки. В этом разделе вы познакомитесь с некотор…

12

Тестирование и отладка

B23 уроковPRO

Изучите методы тестирования и отладки, чтобы убедиться, что ваш код на Python работает правильно и эффективно.

13

Автоматизация с помощью Python

B13 уроковPRO

Автоматизируйте повторяющиеся действия и повышайте продуктивность, создавая скрипты Python для распространённых задач.

14

Статистические основы ИИ

B14 уроковPRO

Сформируйте статистическую интуицию, лежащую в основе алгоритмов ИИ: распределения, проверка гипотез и вероятность.

15

Очистка и предварительная обработка данных

B14 уроковPRO

Преобразуйте необработанные и неструктурированные наборы данных в чистые данные, готовые для моделей, используя scikit-learn и конвейеры pa…

16

Разведочный анализ данных

B14 уроковPRO

Систематически исследуйте любой набор данных, чтобы обнаружить закономерности, взаимосвязи и аномалии до построения моделей

17

Регулярные выражения для работы ИИ с текстом

B14 уроковPRO

Очищайте и извлекайте текстовые данные с помощью модуля re в Python — важнейший навык предварительной обработки для обработки естественного…

18

Базы данных для проектов ИИ

B14 уроковPRO

Сохраняйте, запрашивайте и обрабатывайте наборы данных для ИИ, используя SQLite и PostgreSQL из Python.

19

Структура проекта ИИ и рабочий процесс Git

B14 уроковPRO

Организуйте профессиональные проекты ИИ с правильной структурой каталогов, версионированием в Git и практиками воспроизводимости.

20

Глубокое погружение в NumPy

B24 уроковPRO

Освойте массивы NumPy, broadcasting и операции линейной алгебры для эффективных численных вычислений

21

Продвинутые операции Pandas

B24 уроковPRO

Выйдите за рамки основ: изучите groupby, сводные таблицы, мультииндексы и продвинутые операции объединения

22

Введение в искусственный интеллект

A15 уроковPRO

В этой категории рассматриваются фундаментальные понятия искусственного интеллекта, включая его определение, значение и основные историческ…

23

Веб-API и сбор данных для ИИ

B24 уроковPRO

Собирайте реальные данные из REST API, разбивайте результаты на страницы и сохраняйте структурированные наборы данных для проектов ИИ.

24

Оценка моделей и настройка гиперпараметров

B24 уроковPRO

Строго оценивайте модели машинного обучения и находите оптимальные гиперпараметры с помощью перекрёстной проверки и стратегий поиска.

25

Методы конструирования признаков

B24 уроковPRO

Создавайте эффективные новые признаки, значительно повышающие качество моделей благодаря предметным знаниям и автоматизации

26

Применение искусственного интеллекта

A15 уроковPRO

Изучите разнообразные практические применения искусственного интеллекта в таких отраслях, как здравоохранение, финансы, электронная коммерц…

27

Метод опорных векторов

B24 уроковPRO

Освойте SVM для классификации и регрессии, используя ядерные методы для нелинейных границ решений

28

Подготовка к искусственному интеллекту с помощью Python

A15 уроковPRO

Подготовьтесь к созданию решений на основе искусственного интеллекта, освоив необходимые инструменты и библиотеки Python. В этой категории…

29

Анализ и прогнозирование временных рядов

B24 уроковPRO

Анализируйте временные закономерности и создавайте модели прогнозирования — от ARIMA до LSTM — для предсказания временных рядов

30

Рекомендательные системы

B24 уроковPRO

Создавайте персонализированные рекомендательные системы с помощью коллаборативной фильтрации, контентных методов и факторизации матриц

31

Развёртывание моделей ИИ с помощью FastAPI

B24 уроковPRO

Превращайте обученные модели машинного обучения в готовые к эксплуатации REST API с помощью FastAPI, проверки данных через Pydantic и Docke…

32

Обработка данных

B15 уроковPRO

Научитесь эффективно подготавливать и преобразовывать данные для проектов искусственного интеллекта. В этой категории рассматриваются разли…

33

Большие языковые модели с Python

B24 уроковPRO

Интегрируйте GPT-4, Claude и Gemini в приложения Python, используя их API для генерации и анализа текста

34

LangChain и системы RAG

B24 уроковPRO

Создавайте системы генерации с дополненным поиском, которые опирают ответы LLM на вашу частную базу знаний

35

Визуализация данных

A25 уроковPRO

Понимать данные проще, если представить их визуально. В этом разделе вы научитесь создавать наглядные визуализации с помощью библиотек Pyth…

36

Продвинутое обучение с учителем

C14 уроковPRO

Освойте ансамблевые методы на основе деревьев: деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг с XGBoost

37

Обучение с учителем: базовые алгоритмы

B15 уроковPRO

В этом разделе рассматриваются основные алгоритмы обучения с учителем, такие как линейная и логистическая регрессия, а также метрики оценки…

38

Продвинутая обработка естественного языка с векторными представлениями слов

C14 уроковPRO

Выйдите за пределы модели «мешка слов» с помощью Word2Vec, GloVe и дообученных векторных представлений BERT для задач обработки естественно…

39

Перенос обучения с Keras и TensorFlow

C14 уроковPRO

Адаптируйте предварительно обученные модели компьютерного зрения к собственным наборам данных с помощью дообучения и извлечения признаков

40

Обучение без учителя

B25 уроковPRO

Обучение без учителя направлено на поиск скрытых закономерностей в данных. В этом разделе представлены методы кластеризации, такие как K-Me…

41

Основы MLOps

C14 уроковPRO

Отслеживайте эксперименты, версионируйте модели и создавайте воспроизводимые процессы машинного обучения с помощью MLflow и современных пра…

42

Компьютерное зрение с PyTorch

C14 уроковPRO

Создавайте модели классификации изображений и обнаружения объектов с нуля и на основе предварительно обученных моделей PyTorch

43

Генеративный ИИ: VAE и GAN

C14 уроковPRO

Изучите и реализуйте вариационные автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети для генерации данных

44

Искусственные нейронные сети

B25 уроковPRO

Погрузитесь в мир искусственных нейронных сетей — основы современного искусственного интеллекта. В этой категории объясняются архитектура н…

45

Масштабное развёртывание моделей ИИ

C14 уроковPRO

Развёртывайте модели машинного обучения в рабочей среде с помощью Docker, облачных платформ и масштабируемой инфраструктуры обслуживания мо…

46

Ответственный ИИ и объяснимость

C14 уроковPRO

Создавайте заслуживающие доверия системы ИИ: выявляйте предвзятость, измеряйте справедливость и делайте решения моделей понятными.

47

Обработка естественного языка

B25 уроковPRO

Изучите, как искусственный интеллект обрабатывает и понимает человеческий язык. В этой категории рассматриваются методы предварительной обр…

48

Архитектура и проектирование систем ИИ

C14 уроковPRO

Проектируйте сквозные архитектуры систем ИИ, масштабируемые, надёжные и удобные для сопровождения в рабочей среде.

49

Продвинутое обучение с подкреплением

C24 уроковPRO

Реализуйте современные алгоритмы RL — градиенты политики, PPO и методы «актер–критик» — с помощью stable-baselines3

50

Обработка изображений

B15 уроковPRO

Изучите, как искусственный интеллект интерпретирует и обрабатывает визуальные данные. Начиная с основ представления изображений, вы перейдё…

51

Графовые нейронные сети

C24 уроковPRO

Применяйте GNN для классификации узлов, предсказания связей и классификации графов с помощью PyTorch Geometric

52

Распределённое обучение и машинное обучение в крупных масштабах

C24 уроковPRO

Обучайте модели на нескольких GPU и машинах с помощью PyTorch DistributedDataParallel и современных инструментов

53

Обучение с подкреплением

C15 уроковPRO

Обучение с подкреплением позволяет интеллектуальным агентам учиться на взаимодействии со средой, получая вознаграждения или штрафы за свои…

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Курс Learn AI with Python бесплатный?

Да. Ты можешь начать курс Learn AI with Python бесплатно и пройти его интерактивные уроки без платежей. Опциональная подписка PRO открывает продвинутые инструменты на базе ИИ и сертификат, который можно поделиться.

Нужен ли мне опыт, чтобы выучить PYTHON?

Нет. Курс начинается с основ и постепенно переходит к более сложным темам, поэтому ты можешь начать даже без предыдущего опыта PYTHON.

Как я выучу PYTHON на CoddyKit?

Ты учишься на практике. Короткие интерактивные уроки сочетают понятное объяснение с практическими упражнениями по программированию, которые выполняются в реальном времени, а круглосуточный ИИ-репетитор помогает, когда ты застрянешь.

Получу ли я сертификат за завершение Learn AI with Python?

Да. Пользователи PRO могут пройти экзамен и получить сертификат завершения Learn AI with Python с проверяемым кодом.

Могу ли я выучить PYTHON на телефоне?

Да. CoddyKit доступен в браузере и как нативное приложение на iOS и Android, так что ты можешь выучить PYTHON на любом устройстве и твой прогресс синхронизируется.

Начни Learn AI with Python прямо сейчас

Присоединись к тысячам учеников, которые осваивают программирование с помощью уроков на AI.

Начать бесплатно →Все курсы