«Развитие кадрового потенциала ИТ-индустрии»

В рамках федерального проекта «Развитие кадрового потенциала ИТ-индустрии», в соответствии с инициативой «Код будущего» студенты техникума 2 курса специальности 09.02.07 Информационные системы и программирование проходили обучение по программе «Нейро.PY – Искусственный интеллект с Python»  на образовательной платформе «Кампус».

Программа формирует первичные представления и универсальные умения и навыки создания нейронных сетей на Python, что соответствует начальному уровню освоения специальных знаний, являющимися основой для развития будущих профессиональных умений и навыков.

Программа включает 4 модуля, каждый из которых завершается промежуточной аттестацией – выполнением теста. В каждом модуле в рамках самостоятельной работы предусмотрено решение практических задач. По мере освоения программы обучающиеся выполняли разнообразные упражнения по созданию игр, приложений с использованием нейронных сетей. В результате обучающиеся  создали собственную нейронную сеть на Python.

Содержание модуля 1 программы включает общие вопросы программирования на Python и знакомство с нейронными сетями: классификация нейронных сетей; переменные, типы данных и функции; импортирование библиотек; отрисовка графических примитивов; метод списка и метод строк; нейросети OpenCV. Основная часть программы (модули 2–4) раскрывает принципы объектно-ориентированного программирования на Python (модуль 2); алгоритмы создания графических приложений и решение прикладных задач (модуль 3); особенности создания и обучения нейронных сетей (модуль 4). В рамках указанных модулей обучающиеся также познакомятся с использованием программных инструментов для создания нейронных сетей на Python.

Обучающиеся получили навыки:

• установки интерпретатора Python и среды разработки PyCharm;
• решения задач с переменными и типами данных;
• создания собственного файла с помощью Python;
• создания базы данных с помощью библиотеки SQlite3 в Python;
• создания простого приложения с использованием Tkinter;
• создания игры в жанре гонки на Turtle;
• создания приложения рандомайзер;
• связывания приложения с базой данных; создания приложений с использованием PyQT для реализации интерфейса OpenCV;
• создания нескольких поколений нейронной сети;
• поиска информации для обучения нейронной сети;
• использования сверточных нейронных сетей;
• использования метода переобучения нейронной сети;
• построения правдоподобия нейронных сетей.