Программа обучения по искусственному общему интеллекту
Мы не обещаем мгновенных результатов или гарантированного трудоустройства. Зато предлагаем глубокое погружение в область ИОИ — ту самую, где пока больше вопросов, чем ответов. Наша программа подойдёт тем, кто готов работать с неопределённостью и строить понимание с нуля.
За последние три года мы существенно изменили подход к структуре курса. Раньше пытались охватить всё сразу — от базовой логики до сложных нейросетевых архитектур. Теперь фокусируемся на принципах, которые остаются актуальными независимо от смены инструментов.
Обучение длится от восьми до двенадцати месяцев. Некоторым участникам нужно меньше времени, другим — больше. Мы не ставим жёстких дедлайнов, потому что скорость освоения материала у всех разная.
Структура программы
Шесть модулей, каждый из которых строится на предыдущем. Можно проходить последовательно или выбирать отдельные блоки — в зависимости от вашего опыта.
Основы вычислительного мышления
Начинаем с того, как компьютеры обрабатывают информацию. Алгоритмы, структуры данных, базовые принципы программирования. Без этого фундамента дальше двигаться сложно.
- Алгоритмическое мышление и декомпозиция задач
- Работа с данными и их представление
- Практика на языке Python
Машинное обучение и нейросети
Изучаем, как машины учатся на примерах. Разбираем различные архитектуры нейронных сетей, их возможности и ограничения. Много практической работы с реальными датасетами.
- Обучение с учителем и без учителя
- Свёрточные и рекуррентные сети
- Обучение с подкреплением
Когнитивная архитектура
Переходим к вопросам, которые пока не решены окончательно. Как организовать знания? Как строить системы, способные рассуждать? Обсуждаем разные подходы и их плюсы.
- Представление знаний и онтологии
- Системы логического вывода
- Гибридные архитектуры
Естественный язык и коммуникация
Язык — один из самых сложных аспектов интеллекта. Разбираемся, как современные модели работают с текстом, где они справляются хорошо, а где возникают проблемы.
- Обработка и понимание текста
- Трансформеры и языковые модели
- Диалоговые системы
Адаптация и обобщение
Как системы могут применять знания в новых ситуациях? Изучаем методы transfer learning, few-shot обучение и подходы к созданию более гибких моделей.
- Перенос знаний между задачами
- Мета-обучение
- Работа с малым количеством данных
Этика и ограничения ИИ
Технологии не существуют в вакууме. Обсуждаем социальные последствия, этические дилеммы и практические ограничения современных систем. Это не менее важно, чем технические детали.
- Предвзятость и справедливость алгоритмов
- Прозрачность и объяснимость
- Безопасность и надёжность
Как проходит обучение
Диагностика и планирование
2 неделиСначала оцениваем ваш текущий уровень подготовки. Смотрим на опыт программирования, знание математики, понимание базовых концепций. На основе этого корректируем программу — кому-то можно пропустить вводные темы, кому-то нужно больше времени на основы.
Теоретическая база
3-4 месяцаПроходим первые три модуля. Много читаем, разбираем исследовательские статьи, обсуждаем подходы. Параллельно пишем код — небольшие проекты, которые помогают закрепить концепции. Встречаемся онлайн раз в неделю для обсуждения сложных моментов.
Практическая разработка
4-5 месяцевРаботаем над учебным проектом среднего размера. Это может быть диалоговая система, инструмент для анализа текста или что-то другое — зависит от ваших интересов. Цель не в создании продукта, а в применении изученных принципов на практике.
Углублённые темы
2-3 месяцаПоследние модули и специализация. Выбираете направление, которое интересно больше всего — обработка языка, компьютерное зрение, reinforcement learning или что-то ещё. Изучаете его глубже, читаете свежие публикации, экспериментируете.
Практический подход к сложным темам
Мы считаем, что настоящее понимание приходит через эксперименты. Поэтому около половины времени вы проводите за написанием кода, отладкой моделей и анализом результатов.
- Доступ к вычислительным ресурсам для обучения моделей — не самым мощным, но достаточным для учебных задач
- Еженедельные групповые встречи, где разбираем типичные трудности и обсуждаем альтернативные решения
- Работа с открытыми датасетами и библиотеками — используем то, что применяется в реальных исследованиях
- Обратная связь по коду и архитектурным решениям от людей, которые работают в этой области
- Возможность общаться с другими участниками программы — обмен опытом часто помогает больше, чем лекции
Начало обучения в феврале 2026
Следующий поток стартует в феврале. Сейчас принимаем заявки и проводим предварительные беседы. Это не формальное собеседование — просто разговор о том, что вы ожидаете от программы и подходит ли она вам.
Базовые навыки программирования (любой язык), понимание линейной алгебры и основ теории вероятностей, готовность уделять обучению минимум 10-12 часов в неделю. Если чего-то не хватает — можем порекомендовать ресурсы для подготовки.