Машинное обучение — это класс методов, который используется в медицинской диагностике, рекомендательных системах, распознавании изображений и десятках других областей. За этим стоит конкретная логика: данные, модель, качество, ошибки.
На курсе ученики получают практическое понимание того, как работают системы AI — не в теории, а через собственный опыт. Они собирают данные, обучают классификаторы, наблюдают как меняется точность модели и намеренно ищут её слабые места. Каждое занятие — конкретный эксперимент, результат которого виден сразу.
В конце курса каждый ученик представляет собственный проект: классификатор, обученный на задаче, которую он выбрал сам.

Чему научится ученик на курсе:
✓ Обучать нейросеть распознавать жесты, объекты и позы тела
✓ Понимать, как ИИ принимает решения — и почему иногда ошибается
✓ Работать с данными: собирать, размечать, анализировать
✓ Использовать генеративный ИИ осознанно: формулировать задачу, оценивать результат
✓ Разрабатывать и защищать собственный проект на основе реальных инструментов