Перейти к содержанию

Python+AI

Материал из Викиверситета
Курс «Python+AI»

Факультет: Информационные технологии
Кафедра: Программирование, Искусственный интеллект


Пререквизиты: Промпт-магия: от зубрёжки к творчеству
Постреквизиты:


Преподаватель: Крижановский Андрей (обсуждение)


Ссылка: https://ru.wikiversity.org/?curid=30052

Файл:2-Python-List-tuple-dict-set.pdf
Слайды «Структуры данных в Python», 2025. PDF-файл со слайдами можно скачать.

Программирование на Python для начинающих с помощью искусственного интеллекта (или кратко Python+AI) — это практический курс для тех, кто хочет научиться программировать на Python с нуля, используя возможности современных AI-помощников (Qwen, Mistral, DeepSeek). Курс предназначен для преподавателей, студентов, школьников и всех, кто делает первые шаги в программировании.

В этом курсе вы познакомитесь с основами Python через забавные примеры с котами-программистами 🐱, научитесь работать в Google Colab, освоите GitHub для хранения кода и узнаете, как использовать искусственный интеллект для решения задач программирования.

Все материалы курса доступны на YouTube и в репозитории python-ai-template на GitHub. Курс является частью более широкого проекта "Промпт-магия: от зубрёжки к творчеству".

Лекции

[править]
Неделя 1
Основы Python
Неделя 2
Структуры данных
Неделя 3
Визуализация данных

Особенности курса

[править]
  1. Практический подход: Все примеры основаны на реальных задачах с забавными сценариями (коты-программисты, танцующие коты, игрушки).
  2. AI-помощники: На каждой неделе используется свой AI-ассистент (Mistral, Qwen, DeepSeek) для генерации и объяснения кода.
  3. Google Colab: Весь код запускается в браузере без установки программ — нужен только Google-аккаунт.
  4. GitHub: Все материалы доступны в открытом репозитории, можно сохранять свой прогресс.
  5. Видео-лекции: Каждая тема сопровождается подробным видео с объяснениями и live-coding.
  6. Единое задание: Курс построен вокруг одного сквозного проекта в три этапа (поиск данных → анализ → визуализация).

Инструменты курса

[править]
  • Google Colab (colab.research.google.com) — облачная среда для запуска Python-кода
  • GitHub (github.com) — хранение кода и данных
  • Mistral AI (chat.mistral.ai) — AI-помощник для недели 1
  • Qwen (chat.qwen.ai) — AI-помощник для недели 2
  • DeepSeek (chat.deepseek.com) — AI-помощник для недели 3
  • Викиданные (wikidata.org) — открытая база знаний для поиска данных

Для кого этот курс

[править]
  • Начинающих программистов без опыта
  • Студентов, изучающих информатику и программирование
  • Преподавателей, которые хотят интегрировать AI в обучение
  • Школьников старших классов, интересующихся программированием
  • Всех, кто хочет научиться использовать AI для решения задач

Структура единого задания

[править]

Курс построен вокруг одного сквозного проекта в три этапа:

Часть 1 (Неделя 1)
Найти данные в Викиданных
  • С помощью SPARQL-запроса
  • Пример: мультфильмы, жанры, страны, продолжительность
  • Результат: CSV-файл на GitHub
Часть 2 (Неделя 2)
Прочитать CSV в Google Colab и обработать данные
  • Статистика: среднее значение, минимум и максимум, группировки данных
  • Анализ данных с помощью Python
Часть 3 (Неделя 3)
Обработать данные, построить графики
  • Визуализация: столбчатые диаграммы, линейные графики, гистограммы
  • Пояснение графиков текстом
  • Защита проекта

См. также

[править]

Ссылки

[править]