С февраля 2021 года в IT-Кубе начинается обучение по двум программам нового направления «Искусственный интеллект».
Наставники куба предварительно прошли подготовку на тренинге по программе Intel AI For Youth «Технологии ИИ для каждого».

Направление «Искусственный интеллект» в IT-Кубе включает в себя 3 программы «Intel® AI for Youth «Технологии искусственного интеллекта для каждого», предназначенные для работы с обучающимися 8-10 классов.
Курсы направлены на знакомство с технологиями Искусственного Интеллекта (ИИ), областями применения и разработку проектов, нацеленных на решение социальных проблем и могут быть применены для разработки и защиты индивидуального проекта.

Программа №1. Искусственный интеллект для каждого. Обработка естественного языка.
Обучающиеся познакомятся с технологиями ИИ, с обработкой естественного языка, механизмами сбора данных. Узнают инструменты NLP, использование языка Python для обработки и визуализации данных, создадут чат-бот. Узнают, как с помощью ИИ можно решать социальные проблемы, будут создавать свои проекты в данной области ИИ и учиться их презентовать.

Программа №2. Искусственный интеллект. Большие данные.
Обучающиеся узнают основы обработки и визуализации данных. Использование библиотек Python для анализа данных, создания диаграмм и графиков. Дети познакомятся с искусственными нейросетями, с различными алгоритмами машинного обучения, с процессами ИИ для работы с данными. Будут решать задачи по анализу и обработке больших данных. Также будут работать над своими проектами в области ИИ и научатся их защищать.

Программа №3. Искусственный интеллект. Компьютерное зрение.
Курс планируется запустить с октября 2021 года.
Обучающиеся познакомятся с моделями компьютерного зрения, займутся исследованием предварительно обученной модели от OpenVINO. Дети узнают использование модели логического вывода с применением механизма логических выводов Intel® OpenVino™ (центральный процессор), исследование модели логического вывода с применением устройства Neural Compute Stick 2, использование NCS 2 для развертывания предварительно обученной модели. Также познакомятся с классификацией изображений, использованием модели логического вывода для обнаружения объектов. Ученики будут работать над своими проектами в этой области ИИ, применяя основные методы обработки изображений с помощью OpenCV и Python, комбинации основных методов для решения задач в области компьютерного зрения.