Мультиагентные системы ИИ:
10–11 класс
На курсе вы изучите, как работают и взаимодействуют друг с другом ИИ‑агенты — интеллектуальные системы, которые могут самостоятельно ставить себе цели, планировать действия и проверять результат.
Вы будете распределять задачи между агентами, научитесь проектировать их поведение и сами разработаете систему из нескольких работающих вместе агентов.
- 145 академических часов
- Базовый и продвинутый уровни сложности
- Офлайн-обучение
- Регистрация проходит на Госуслугах
Бесплатный курс для школьников
10—11 классов
Проект в портфолио

Именной сертификат по завершении курса

Увлекательные интерактивные занятия

Практико-ориентированное обучение
Наши преимущества
01
Программа
За 145 часов учащиеся изучат основы Python и работы с ИИ и машинным обучением, научатся строить мультиагентные системы, в которых несколько ИИ‑агентов взаимодействуют и совместно решают задачи
02
Среда обучения
Интерактивная среда обучения: лекции, презентации, занятия с преподавателями, симуляторы, тренажеры и крутые тестовые задания, которые помогают в освоении материала и мотивируют для дальнейшего обучения
03
Прикладной характер обучения
Обучение на реальных кейсах из ИТ-индустрии. Решение задач поможет погрузиться в передовые направления ИТ-отрасли и определиться с будущей профессией
04
Преподаватели
Занятия проводят преподаватели с практическим опытом построения мультиагентных систем для решения реальных бизнес-задач
05
Допобразование
Ученики получают дополнительное образование по информатике и добавляют первые проекты в портфолио. Полученные знания пригодятся для сдачи ОГЭ, ЕГЭ и поступления в вуз
06
Сертификат
По завершении обучения выдается сертификат, подтверждающий наличие знаний в программировании
07
Сопровождение
После обучения у вас остается доступ на год к материалам: лекциям, презентациям, видеоурокам, а также возможность обратиться с вопросом к преподавателям
кто может учиться
- Школьники 10–11 классов
курс подойдет тем, кто
интересуется программированием и возможностями ИИ
хочет стать ИТ-профи, востребованным во многих отраслях
имеет склонность к математике и информатике
внимателен, усидчив и не ищет готовых решений
Уровни курса
Базовый
Вы изучите, как проектировать объектно‑ориентированных ИИ‑агентов
на Python, работать с данными в NumPy и pandas, применять машинное обучение
и строить первые мультиагентные системы.
Базовый
Вы изучите, как проектировать объектно‑ориентированных ИИ‑агентов на Python, работать с данными в NumPy и pandas, применять машинное обучение и строить первые мультиагентные системы.
Чему научитесь:
- Писать программы агентов на Python, задавать их внутреннее состояние через переменные, типы данных, ветвления, циклы и функции
- Описывать агента как объект: использовать списки и словари для признаков, создавать классы, свойства и методы для моделирования поведения
- Анализировать данные агентов с помощью NumPy и pandas, загружать и сохранять данные (CSV, JSON), очищать, фильтровать и визуализировать их
- Применять базовые методы машинного обучения и компьютерного зрения
- Объединять агентов в мультиагентную систему, использовать обученные модели в их решениях
Вы разработаете и защитите итоговый проект: мультиагентную систему из агентов-объектов, совместно решающих практическую задачу с применением обученных моделей.
Продвинутый
Вы освоите математические основы машинного обучения и нейросетевые
модели агентов, научитесь проектировать сложное поведение и взаимодействие множества
интеллектуальных агентов.
Продвинутый
Вы освоите математические основы машинного обучения и нейросетевые модели агентов, научитесь проектировать сложное поведение и взаимодействие множества интеллектуальных агентов.
Чему научитесь:
- Применять линейную алгебру, вероятность и статистику для анализа данных агентов, настраивать функции потерь и оптимизацию моделей (градиентный спуск)
- Готовить признаки и обучающие выборки, реализовывать регрессию, классификацию и кластеризацию и искать закономерности в данных агентов
- Строить нейронные сети для агентов в Keras, настраивать регуляризацию, оптимизаторы, сверточные сети для зрения и глубокие модели восприятия и решений
- Использовать векторные представления и работать с последовательностями, проектировать реактивные и делиберативные архитектуры, конечные автоматы, деревья поведения и системы правил
- Организовывать коммуникацию и обмен сообщениями между агентами, задавать протоколы координации и распределения задач и создавать автономных агентов со сложным поведением
Вы подготовите и защитите итоговый проект: полноценную мультиагентную систему со сложным поведением, нейросетевыми моделями и координацией агентов, готовую к применению в реальных сценариях.
Форматы и бонусы
Интерактивные тренажеры кода
Обучение проходит офлайн на оборудованных образовательных площадках
Встроенная среда разработки
Годовой доступ к материалам, репозиториям и чату поддержки
Сделайте решающий шаг к карьере в сфере искусственного интеллекта!
Обучение проходит в офлайн-формате в период с 5 октября
2026 г. по 29 мая 2027 г..
Занятия два раза в неделю, длительность:
1 час 20 минут, с перерывом 10 минут.
Точное расписание можно уточнить
в личном кабинете.
Как проходит обучение
Вопросы и ответы
-
Перед началом обучения
-
Регистрация и заявление
-
Процесс обучения
-
Сертификат
- Кто может участвовать в курсе?
- Сколько времени нужно уделять обучению?
- Нужно ли какое-то программное обеспечение для обучения?
- Как записаться на курс?
- Что будет после подачи заявления?
- Можно ли поменять курс после регистрации?
- Где проходит обучение?
- Что такое LMS?
- Как войти в личный кабинет?
- Как проходит обучение?
- Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?
- Как ученик может задать вопрос преподавателю?
- Останется ли доступ к курсу после обучения?
- Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?
- Что получит обучающийся после окончания курса?
1. Кто может участвовать в курсе?
3. Сколько времени нужно уделять обучению?
5. Нужно ли какое-то программное обеспечение для обучения?
Для обучения понадобятся:
- – Компьютер/ноутбук
- – Windows/Linux (не ранее 2020)
- – Процессор от 2 ГГц (не ранее 2015)
- – Оперативная память от 8 ГБ
- – Жёсткий диск от 160 ГБ
- – Интернет от 2 Мбит/сек
- – Веб-браузер (не ранее 2020)
- – Микрофон, наушники и колонки
- – Клавиатура, мышь
1. Как записаться на курс?
2. Что будет после подачи заявления?
3. Можно ли поменять курс после регистрации?
1. Где проходит обучение?
2. Что такое LMS?
3. Как войти в личный кабинет?
4. Как проходит обучение?
5. Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?
6. Как ученик может задать вопрос преподавателю?
7. Останется ли доступ к курсу после обучения?
1. Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?
2. Что получит обучающийся после окончания курса?

