Зона обучения

Центральная точка входа во все учебные материалы — с путеводителем или свободно, как тебе нравится.

Учебные путиМатериалы

Фундамент

Для пользователей без каких-либо предварительных знаний. Начните здесь, если умеете пользоваться компьютером.

Операции и командная строка

Как работает компьютер, что такое API, как пользоваться терминалом, Git и открытым кодом.

Начинающий 0 из 5

Вы понимаете, как работают компьютеры, уверенно ориентируетесь в терминале, используете Git и понимаете Open Source.

5 статей Абсолютные новички Нет
1

Как компьютер «думает»

CPU, GPU, RAM, жёсткий диск и двоичный код — аппаратная основа.

2

Интернет и API

Клиент, сервер, HTTP-запросы и API как интерфейсы.

3

Терминал

GUI vs. CLI, пути и важнейшие команды.

4

Контроль версий с Git

Репозиторий, коммит, ветка и GitHub как облачное хранилище.

5

Open Source vs. Closed Source

Исходный код, лицензии (GPL, MIT) и почему прозрачность важна.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Python и логика программирования

От переменных через управляющие структуры и функции до классов, пакетов и виртуальных окружений.

Начинающий

Вы программируете на Python, понимаете типы данных, управляющие структуры, ООП и настраиваете чистые среды разработки.

8 статей Начинающие с базовыми знаниями компьютера Предварительное требование: Операции и командная строка
1

Переменные и типы данных

String, Integer, Float, Boolean и присваивание.

2

Управляющие структуры

Ветвления If/Else и циклы (For, While).

3

Функции

Параметры, возвращаемые значения и модульный код.

4

Когда код не работает (ошибки и отладка)

Синтаксические vs. логические ошибки, Try/Catch и чтение трассировок стека.

5

Списки и словари

Массивы, хранилища «ключ-значение» и индексный доступ.

6

Объектно-ориентированное программирование (классы и объекты)

Класс, объект, метод и атрибут — строительный план для сложного кода.

7

Внешние библиотеки (пакеты)

Pip, зависимости, импорт — не изобретайте велосипед заново.

8

Изолированные среды (виртуальные окружения / Docker)

venv, контейнеры и воспроизводимые среды.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Мастерская

Здесь создаются вещи. Фокус на применении, инструментах и современных рабочих процессах.

Генеративное искусство (изображения и видео)

Генерация изображений, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet и оптимизация рабочего процесса.

Начинающий Доступно с 26 авг. 2026 г.

Вы создаёте собственные изображения со Stable Diffusion, понимаете Text-to-Image и владеете LoRA, ControlNet и масштабированием.

4 статьи + 1 демо Творческие люди, дизайнеры, любители Предварительное требование: Операции и командная строка
1

Генерация изображений (от текста к пикселю)

Доступно с 26 авг. 2026 г.

2

Инструмент (Stable Diffusion Forge)

Доступно с 26 авг. 2026 г.

3

Контроль и тонкая настройка

Доступно с 26 авг. 2026 г.

4

Оптимизация рабочего процесса

Доступно с 26 авг. 2026 г.

5

GAN — интерактивная демо

Наблюдай интерактивно, как GAN создаёт изображения.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Локальные языковые модели

Экосистема Hugging Face, запуск моделей локально и понимание квантизации.

Средний Доступно с 9 сент. 2026 г.

Вы понимаете Hugging Face, запускаете модели на своём ПК и понимаете квантизацию.

3 статьи Заботящиеся о приватности, любители Предварительное требование: Операции и командная строка
1

Экосистема (Hugging Face)

Доступно с 9 сент. 2026 г.

2

Запуск моделей на своём ПК

Доступно с 9 сент. 2026 г.

3

Квантизация (уменьши модели)

Доступно с 9 сент. 2026 г.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Агенты и автоматизация

Системные промпты, инжиниринг промптов, RAG, вызов функций, API и No-Code рабочие процессы.

Средний

Вы создаёте системные промпты, строите RAG-конвейеры, используете вызов функций и автоматизируете рабочие процессы с n8n.

6 статей Создатели, автоматизаторы Предварительное требование: Локальные языковые модели Python и логика программирования
1

Дай модели задачу (системные промпты)

Системный промпт, ролевая игра, One-Shot vs. Few-Shot.

2

Инжиниринг промптов (цепочка рассуждений)

Zero-Shot, Chain-of-Thought и избегание галлюцинаций.

3

Подключи свои данные (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, чанкинг, эмбеддинги и векторная база данных.

4

Вызов функций (когда ИИ нажимает кнопки)

JSON-вывод, использование инструментов — ИИ решает, какой инструмент применить.

5

Используй интерфейсы (API и MCP)

API-ключ, Model Context Protocol и серверная архитектура для ИИ-агентов.

6

No-Code рабочие процессы (n8n)

Триггер, узел, автоматизация рабочего процесса и вебхуки.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

ИИ в разработке программного обеспечения

Вайбкодинг, контекстный инжиниринг и агентное кодирование — новый способ программирования.

Средний Доступно с 7 окт. 2026 г.

Вы программируете с ИИ, владеете контекстным инжинирингом и используете автономные агенты кодирования.

3 статьи Разработчики, мейкеры Предварительное требование: Python и логика программирования Агенты и автоматизация
1

Программирование на естественном языке (вайбкодинг)

Доступно с 7 окт. 2026 г.

2

Контекстный инжиниринг

Доступно с 7 окт. 2026 г.

3

Агентное кодирование (ИИ, который пишет сам)

Доступно с 7 окт. 2026 г.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Академия

Академическая основа — соответствует модулям ИИ в курсе информатики, но доступна всем.

Структуры информатики и алгоритмы

Что такое алгоритмы, как они масштабируются и какие структуры данных лежат в основе информатики.

Средний

Вы понимаете алгоритмы, нотацию Big-O, рекурсию и важнейшие структуры данных (линейные, иерархические, ключевые).

6 статей Обучающиеся с основами Python Предварительное требование: Python и логика программирования
1

Что такое алгоритм?

Детерминизм, конечность, ввод/вывод — кулинарный рецепт для машин.

2

Алгоритмическая сложность (Big-O)

Понять масштабирование: линейное, квадратичное, экспоненциальное.

3

Структуры данных I (линейные)

Массив, связный список, стек, очередь.

4

Рекурсия

Базовый случай, рекурсивный вызов и переполнение стека — циклы на стероидах.

5

Структуры данных II (иерархические и связанные)

Дерево, двоичное дерево поиска, граф, узел, ребро.

6

Структуры данных III (ключевые)

Хеш-таблица, пары «ключ-значение» и кэширование.

7

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Математика данных

Статистика и теория вероятностей как основа машинного обучения.

Средний

Вы понимаете меры центральной тенденции, рассеивание, распределения, корреляцию, вероятность и теорему Байеса.

6 статей + 1 демо Обучающиеся с основами алгоритмов Предварительное требование: Структуры информатики и алгоритмы
1

Меры центра (где середина?)

Среднее, медиана и выбросы.

2

Рассеивание (как далеко от центра?)

Дисперсия, стандартное отклонение и размах.

3

Распределения (форма данных)

Нормальное распределение, асимметрия и длинные хвосты.

4

Связи между данными

Корреляция, причинность и конфаундеры.

5

Вероятность и математическое ожидание

Вероятность, математическое ожидание и расчёт риска/пользы.

6

Байес и условная вероятность

Теорема Байеса: корректируй взгляды с новыми знаниями.

7

Naive Bayes — интерактивная демо

Классифицируй тексты в реальном времени с алгоритмом Naive Bayes.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Линейная алгебра и математический анализ

Векторы, матрицы, тензоры, производные и цепное правило — язык Deep Learning.

Средний

Вы понимаете векторы, матрицы, тензоры, производные, частные производные и цепное правило как основу обратного распространения.

6 статей Обучающиеся с основами статистики Предварительное требование: Математика данных
1

Пространства и направления (векторы)

Скаляр, вектор, размерность и векторное пространство.

2

Таблицы данных и преобразования (матрицы)

Матрица, матричное умножение, преобразование и скалярное произведение.

3

Тензоры (язык GPU)

Тензор как n-мерный массив, батчинг и форма.

4

Измеряй изменения (производные)

Наклон, скорость изменения и минимумы/максимумы.

5

Частные производные и градиент

Многомерный наклон и вектор градиента.

6

Вложенные функции (цепное правило)

Композиция функций и цепное правило — предпосылка обратного распространения.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Классический символический ИИ

От Тьюринга через поиск, эвристики и теорию игр до экспертных систем и зимы ИИ.

Средний

Вы понимаете истоки ИИ, ориентируетесь в пространствах состояний, владеете поиском пути и теорией игр, знаете уроки зимы ИИ.

7 статей + 4 демо Обучающиеся с основами алгоритмов Предварительное требование: Структуры информатики и алгоритмы
1

Рождение ИИ (от Тьюринга до Дартмута)

Тест Тьюринга, Дартмутская конференция (1956), ELIZA — исторический контекст.

2

Поиск в графе

Пространство состояний, поиск в ширину (BFS) и поиск в глубину (DFS).

3

Эвристики и поиск пути

Эвристика, функция стоимости, алгоритм Дейкстры и A*.

4

A* поиск пути — интерактивная демо

Наблюдай за A* и Дейкстрой при навигации через лабиринт.

Необязательно
5

Агенты в конфликтах (теория игр)

Мультиагентные системы, игры с нулевой суммой и равновесие Нэша.

6

MinMax и отсечение

Дерево решений, стратегия MinMax и альфа-бета-отсечение.

7

MinMax — интерактивная демо

Сыграй в крестики-нолики с непобедимым ИИ MinMax.

Необязательно
8

Правила и логика (экспертные системы)

Экспертная система, машина вывода, правила «если-то» и комбинаторный взрыв.

9

Экспертная система — интерактивная демо

Наблюдай интерактивно, как экспертная система строит логические цепочки.

Необязательно
10

Чат-бот ELIZA — интерактивная демо

Пообщайся с первым в истории чат-ботом, основанным на правилах.

Необязательно
11

Зима ИИ (провалы и уроки)

Отчёт Лайтхилла, завышенные обещания и почему символический ИИ потерпел неудачу.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Основы машинного обучения

Смена парадигмы: от программирования к обучению — обучение с учителем, без учителя и инструменты оценки.

Средний 0 из 4

Вы понимаете парадигмы МО, обучаете модели с учителем, оцениваете по метрикам и знаете переобучение и обучение без учителя.

1

Программирование vs. обучение

Машинное обучение, обучающие данные, модель и вывод.

2

Обучение с учителем

Метка, признаки, цель, классификация vs. регрессия.

3

Линейная и логистическая регрессия

Линия регрессии, сигмоида и функция потерь (MSE).

4

Сырой материал (инжиниринг данных)

Инжиниринг признаков, пропущенные значения и нормализация.

5

Параметры vs. гиперпараметры

Что ИИ учит сам vs. что настраивает человек.

6

Когда ученик зубрит

Переобучение, недообучение, разбивка на train/test и валидационный набор.

7

Оценка моделей

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score и матрица ошибок.

8

Обучение без учителя (структура в хаосе)

Кластеризация (k-Means), снижение размерности (PCA) и обнаружение аномалий.

9

Обучение с учителем — интерактивная демо

Обучи модель и наблюдай за границей принятия решений.

Необязательно
10

K-Means Clustering — интерактивная демо

Наблюдай, как K-Means сортирует точки данных по группам.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Глубокое обучение (нейронная революция)

От искусственного нейрона через активацию, скрытые слои и функции потерь до градиентного спуска и обратного распространения.

Продвинутый Доступно с 15 июл. 2026 г.

Вы понимаете нейронные сети от перцептрона до обратного распространения и можете проследить полный процесс обучения.

6 статей + 3 демо Обучающиеся с основами МО Предварительное требование: Основы машинного обучения
1

Искусственный нейрон

Доступно с 15 июл. 2026 г.

2

Перцептрон — интерактивная демо

Обучи простейшую нейронную сеть шаг за шагом.

Необязательно
3

Искра зажигания (активация)

Доступно с 15 июл. 2026 г.

4

Сеть (скрытые слои)

Доступно с 15 июл. 2026 г.

5

Как ИИ считает свою ошибку

Доступно с 15 июл. 2026 г.

6

Спуск в долину (градиентный спуск)

Доступно с 15 июл. 2026 г.

7

Сердце обучения (обратное распространение)

Доступно с 15 июл. 2026 г.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Современные архитектуры (GenAI)

От токенизации через эмбеддинги, CNN, RNN и трансформеры до LLM, трансферного обучения и диффузии.

Продвинутый Доступно с 12 авг. 2026 г.

Вы понимаете токенизацию, эмбеддинги, CNN, RNN, трансформеры, LLM, трансферное обучение, сэмплинг и диффузию.

9 статей + 3 демо Обучающиеся с основами Deep Learning Предварительное требование: Глубокое обучение (нейронная революция)
1

Токенизация (алфавит машин)

Доступно с 12 авг. 2026 г.

2

Эмбеддинги и латентное пространство

Доступно с 12 авг. 2026 г.

3

Компьютерное зрение (CNN)

Доступно с 12 авг. 2026 г.

4

Время и последовательности (RNN)

Доступно с 12 авг. 2026 г.

5

Прорыв (трансформеры и внимание)

Доступно с 12 авг. 2026 г.

6

Большие языковые модели (LLM)

Доступно с 12 авг. 2026 г.

7

Трансферное обучение и тонкая настройка

Доступно с 12 авг. 2026 г.

8

Сэмплинг и температура

Доступно с 12 авг. 2026 г.

9

Генеративные модели изображений (диффузия)

Доступно с 12 авг. 2026 г.

10

GAN — интерактивная демо

Наблюдай интерактивно, как GAN создаёт изображения.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Обучение с подкреплением

Обучение через вознаграждение: от базового принципа через Q-Learning до RLHF.

Продвинутый Доступно с 23 сент. 2026 г.

Вы понимаете обучение с подкреплением, MDP, Q-Learning и RLHF — как ChatGPT учится вежливости.

3 статьи + 2 демо Обучающиеся с основами Deep Learning Предварительное требование: Глубокое обучение (нейронная революция)
1

Поощрение и наказание (принцип)

Доступно с 23 сент. 2026 г.

2

Развивай стратегии (Q-Learning и MDP)

Доступно с 23 сент. 2026 г.

3

Q-Learning — интерактивная демо

Наблюдай, как агент находит выход через Q-Learning.

Необязательно
4

RLHF (как LLM учатся вежливости)

Доступно с 23 сент. 2026 г.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Общество и инклюзия

Общественные и правовые аспекты ИИ, адаптированные для различных целевых аудиторий.

Этика и мифы

Сознание, смещение, авторское право и инъекции промптов — критические вопросы об ИИ.

Начинающий Доступно с 29 июл. 2026 г.

Вы отличаете AGI от статистики, аналитически понимаете смещение обучения, знаете вопросы авторского права и риски инъекций промптов.

4 статьи Все интересующиеся Нет
1

Сознание vs. вероятность

Доступно с 29 июл. 2026 г.

2

Смещение и качество данных

Доступно с 29 июл. 2026 г.

3

Авторское право и данные

Доступно с 29 июл. 2026 г.

4

Безопасность и инъекции промптов

Доступно с 29 июл. 2026 г.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Европа и право

Закон ЕС об ИИ, регулирование базовых моделей и защита данных при ИИ-приложениях.

Начинающий Доступно с 21 окт. 2026 г.

Вы понимаете Закон ЕС об ИИ, требования к прозрачности для базовых моделей и последствия GDPR для ИИ.

3 статьи Все интересующиеся Нет
1

Закон ЕС об ИИ

Доступно с 21 окт. 2026 г.

2

Регулирование базовых моделей

Доступно с 21 окт. 2026 г.

3

Защита данных и ИИ (GDPR)

Доступно с 21 окт. 2026 г.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Для пожилых (ИИ в повседневной жизни)

Цифровой помощник, безопасность в интернете и сохранение самостоятельности.

Начинающий 0 из 1

Вы используете ИИ как помощника в быту, распознаёте мошенничество и сохраняете контроль над своими данными.

3 статьи + 2 демо Пожилые, поздно начинающие Нет
1

Цифровой помощник

Голосовой ассистент, перевод и озвучивание текста.

2

Первый контакт с ИИ — интерактивная демо

Безопасный первый диалог с простым чат-ботом.

Необязательно
3

Безопасность и защита от мошенников

Трюк с внуком 2.0, клонирование голоса и обнаружение фишинга.

4

Щит от спама — интерактивная демо

Наблюдай, как спам-фильтр распознаёт подозрительные письма.

Необязательно
5

Сохраняй самостоятельность

Отказ от участия у провайдеров и контроль над передачей данных.

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Для учеников и студентов

Учись с ИИ, а не списывай, распознавай дипфейки и критически проверяй источники.

Начинающий

Вы используете ИИ как учебного наставника, распознаёте дипфейки и синтетические медиа, критически проверяете источники.

2 статьи + 3 демо Школьники, студенты Нет
1

Учись с ИИ (вместо того чтобы списывать)

Сократический диалог, учебный наставник и критическое отношение к галлюцинациям.

2

Правда в интернете

Дипфейки, проверка источников и синтетические медиа.

3

Машины учатся ездить — интерактивная демо

Наблюдай, как машины через нейроэволюцию учатся осваивать гоночную трассу. Езди сам и сравнивай себя с ИИ.

Необязательно
4

Сыграй против компьютера — интерактивная демо

Сразись с ИИ, который выбирает лучший ход через MinMax.

Необязательно
5

Старейший чат-бот — интерактивная демо

Пообщайся с ELIZA, первым чат-ботом в истории.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%

Любопытное

Растущая витрина демо, не вписывающихся ни в один тематический путь — классика, курьёзы, очаровательные исключения.

Любопытное

Дом для демо, не принадлежащих ни одному другому пути — классика, курьёзы, очаровательные исключения. Растущая витрина без общей учебной программы. Иногда одно переходит в тематический путь, иногда добавляется новое.

Начинающий

Тщательно подобранная горстка самостоятельных демо — прогулка для любопытных. Без домашних заданий, только исследование.

2 демо Любопытные Нет
1

Боиды — поведение стаи

Три простых правила для каждой птицы создают стаю без вожака.

Необязательно
2

Эволюция — мутация и отбор

Маленькие существа случайным образом изменяются из поколения в поколение — эволюция на глазах.

Необязательно

Скачать сертификат

Нажмите для просмотра статуса

0%