Ошибка как компас
Байтик отправляется в плавание по Морю ошибок! 12 миссий о loss-функциях: как нейросеть понимает, что ошиблась, и как измерить величину ошибки. Первая часть трилогии об обучении.
О чём этот курс
Первая часть трилогии об обучении нейросетей. Курс объясняет, как ИИ измеряет свои ошибки. Дети узнают о функциях потерь, MAE и MSE, точности и полноте, cross-entropy, матрице ошибок и выборе правильной метрики. Каждый урок — практический эксперимент с расчётом и визуализацией ошибок.
Чему научитесь
- Понимание функций потерь и метрик
- Расчёт MAE и MSE
- Работа с матрицей ошибок (confusion matrix)
- Выбор подходящей метрики для задачи
- Визуализация и интерпретация ошибок
Для кого
Продвинутый уровень, от 9 лет.Продвинутый курс, часть 1 из трилогии обучения.
Как проходит обучение
Интерактивные задания
Квизы, головоломки, симуляторы и творческие задачи в каждом уроке
Система XP и наград
За правильные ответы начисляются очки опыта и открываются достижения
12 уроков по 30 минут
Каждый урок — самостоятельная тема с теорией и практикой
Робот-проводник Байтик
Дружелюбный персонаж объясняет сложные темы простым языком
Программа курса
Что такое ошибка?
~30 мин
Ошибка в числах
~30 мин
Простая линейка (MAE)
~30 мин
Квадратная линейка (MSE)
~30 мин
Когда угадываем категорию
~30 мин
Уверенность и враньё
~30 мин
Мягкие и жёсткие ответы
~30 мин
Сравниваем линейки
~30 мин
Ошибка на картинках
~30 мин
Ошибка в тексте
~30 мин
Проект — Выбираем компас
~30 мин
Выпускной — Мастер измерения ошибок
~30 мин
Похожие курсы
Нейронные сети — мозг ИИ
Байтик заглядывает под капот ИИ! 12 миссий о нейронах, весах, слоях, прямом и обратном распространении, свёрточных, рекуррентных сетях и трансформерах — устройстве мозга ИИ.
ИИ получает тело
Байтик встречает Профессора Гиро! 12 миссий о робототехнике: сенсоры, моторы, планирование движения, беспилотники, дроны, подводные роботы, хирургические роботы и этика.
Спуск в долину
Байтик встречает альпиниста Градиуса! 12 миссий о градиентном спуске: ландшафт ошибки, градиент как указатель, learning rate, локальные минимумы, backpropagation и цепное правило.
Регистрация бесплатная. Первый курс полностью бесплатно.