Искусственный интеллект в химии и нефтехимии
Режим "конструктора": модуль один, тематических разделов одиннадцать
Дополнительная квалификация для студентов
Бесшовная интеграция модуля в образовательные программы по химии
Доступ к банку практик и кейсов от вузов и индустриальных партнеров
Универсальный образовательный модуль
AI-хайп пройдет -
технологии останутся
технологии останутся
От слов к делу
Сегодня в России нет единого стандарта обучения химиков работе с нейросетями, хотя спрос от работодателей огромный. Новый модуль поможет готовить кадры, которые смогут уверенно применять ИИ в химии, фармацевтике и создании новых материалов.
Реальные изменения
Модуль поможет дать студентам востребованные навыки работы с большими данными, ускорить научные разработки и создание новых материалов с помощью ИИ, а также — укрепить технологический суверенитет страны в ключевых индустриях.
Универсальный образовательный модуль по ИИ — это готовое решение для бесшовной интеграции в программы подготовки химиков любого профиля. Он легко встраивается в учебные планы, не требуя полного пересмотра курса, и сразу дает студентам ключевые навыки работы с искусственным интеллектом.
Готовые модули + специфика отрасли = максимальная польза
Программу интенсива мы адаптируем под актуальные образовательные программы и тенденции отрасли чтобы обеспечить максимальную практическую пользу и быстрый результат.
Что такое искусственный интеллект?
Классификация ИИ. Какие решения существуют?
Основы коммуникации с ИИ
Технические ограничения в общении с ИИ
Базовое составление запросов
Техники манипуляции контекстом
Техники улучшения мышления модели
Техники контроля формата ответа
Другие методы улучшения промпта
ИИ как цифровой помощник
ИИ в работе с текстами
ИИ в работе с графическими материалами
Вайб-кодинг
ИИ для подготовки к публичным выступлениям
Этика и безопасность использования ИИ
Классификация ИИ. Какие решения существуют?
Основы коммуникации с ИИ
Технические ограничения в общении с ИИ
Базовое составление запросов
Техники манипуляции контекстом
Техники улучшения мышления модели
Техники контроля формата ответа
Другие методы улучшения промпта
ИИ как цифровой помощник
ИИ в работе с текстами
ИИ в работе с графическими материалами
Вайб-кодинг
ИИ для подготовки к публичным выступлениям
Этика и безопасность использования ИИ
Структурирование информации
Критическая оценка информации и результатов ИИ
Встраивание решений в систему
Знание этических последствий использования ИИ
Алгоритмические и креативное мышление
Критическая оценка информации и результатов ИИ
Встраивание решений в систему
Знание этических последствий использования ИИ
Алгоритмические и креативное мышление
Классификация данных для ИИ-задач
Поиск и сбор релевантных данных
Проблематика получения качественных данных
Методы проверки данных на полноту и корректность
Инструменты верификации данных
Обнаружение ошибок и аномалий в наборах данных
Этапы предобработки данных
Преобразование данных для использования в ИИ-моделях
Оптимизация данных для повышения точности прогнозов
Технологии анализа результатов работы ИИ
Интерпретационные модели и инструменты
Выявление закономерностей и тенденций в результатах
Основы визуализации данных и результатов ИИ
Использование графиков, диаграмм и интерактивных панелей
Презентация итоговых результатов
Поиск и сбор релевантных данных
Проблематика получения качественных данных
Методы проверки данных на полноту и корректность
Инструменты верификации данных
Обнаружение ошибок и аномалий в наборах данных
Этапы предобработки данных
Преобразование данных для использования в ИИ-моделях
Оптимизация данных для повышения точности прогнозов
Технологии анализа результатов работы ИИ
Интерпретационные модели и инструменты
Выявление закономерностей и тенденций в результатах
Основы визуализации данных и результатов ИИ
Использование графиков, диаграмм и интерактивных панелей
Презентация итоговых результатов
Принципы проектирования ИИ-систем
Разработка архитектуры ИИ-проектов
Учет специфики предметной области при проектировании решений
Проектная работа
Разработка архитектуры ИИ-проектов
Учет специфики предметной области при проектировании решений
Проектная работа
Базовые понятия. Python для аналитики данных. Документация. Среды для работы с Python. Jupyter Notebook. Visual Studio Code.
Переменные и типы данных. Переменные: имена, значения, типы, преобразование типов. Числа: основные типы, арифметические операции. Строки: литералы, операции, индексы и срезы, методы строк, f-строки. Списки: создание, операции, индексы и срезы, методы, сортировка, списки и строки. Цикл for. Вложенный список: список списков. Словари: создание, обращение к элементам словаря, методы, операции со словарями. Список словарей: на пути к json и датафреймам. Кортежи. Множества. Файлы.
Условные конструкции и цикл while. Логический тип данных, логические выражения и операторы сравнения. Условные конструкции: if-elif-else. Цикл while.
Функции. Синтаксис пользовательской функции. Параметры и аргументы. Локальные и глобальные переменные. Анонимные функции.
Объектно-ориентированное программирование. Инкапсуляция, полиморфизм, наследование. Объекты. Классы.
Основные библиотеки для анализа данных. Работа с библиотеками и модулями. Получение данных: обзор библиотек os, sql alchemy, pandahouse, beautiful soup, selenium, scrapy. Работа с данными: pandas, re. Визуализация данных: обзор библиотек matplotlib, seaborn.
Git Размещение проектов в репозитории. Работа с локальным репозиторием с помощью консольного Git.
Переменные и типы данных. Переменные: имена, значения, типы, преобразование типов. Числа: основные типы, арифметические операции. Строки: литералы, операции, индексы и срезы, методы строк, f-строки. Списки: создание, операции, индексы и срезы, методы, сортировка, списки и строки. Цикл for. Вложенный список: список списков. Словари: создание, обращение к элементам словаря, методы, операции со словарями. Список словарей: на пути к json и датафреймам. Кортежи. Множества. Файлы.
Условные конструкции и цикл while. Логический тип данных, логические выражения и операторы сравнения. Условные конструкции: if-elif-else. Цикл while.
Функции. Синтаксис пользовательской функции. Параметры и аргументы. Локальные и глобальные переменные. Анонимные функции.
Объектно-ориентированное программирование. Инкапсуляция, полиморфизм, наследование. Объекты. Классы.
Основные библиотеки для анализа данных. Работа с библиотеками и модулями. Получение данных: обзор библиотек os, sql alchemy, pandahouse, beautiful soup, selenium, scrapy. Работа с данными: pandas, re. Визуализация данных: обзор библиотек matplotlib, seaborn.
Git Размещение проектов в репозитории. Работа с локальным репозиторием с помощью консольного Git.
Библиотека NumPy
1.4 Ndarray: базовая концепция
1.5 Ndarray: операции
1.6 Базовые операции над массивами
1.7 Вычисления с массивами
1.8 Создание массивов
1.9 Условия и булевы массивы
2.1 Изменение размерности списков
2.2 Изменение списков
2.3 Создание новых списков на основе старых
2.4 Дополнительные концепции NumPy
2.5 Структурированные списки
2.6 Чтение/запись списков
Библиотека Pandas
3.0 Основные структуры (DataFrame, Series)
3.1 Индексы и метод .iloc
3.2 Индексы и метод .loc
3.3 Характеристики датафрейма
3.4 Операции над датафреймами. Часть 1
3.5 Операции над датафреймами. Часть 2
4.6 Метод .apply()
4.7 Группировка и агрегирование
4.8 Сортировка и упорядочение
4.9 Работа с NaN-ами
4.10 Иерархическое индексирование. Часть 1
4.11 Иерархическое индексирование. Часть 2
Чистка и предобработка данных
Тема 1 – Введение в Data Cleansing
Тема 2 – Типичные проблемы данных
Тема 3 – Подгрузка и обзор датасета
Тема 4 – Исключение признаков, работа с дубликатами
Тема 5 – Работа с пропущенными значениями
Тема 6 – Работа с JSON и вложенными структурами
Тема 7 – Преобразование данных в нужный формат
Тема 8 – Расчет дополнительных признаков
Тема 9 – Форматирование текстовых данных
Исследовательский анализ данных
Тема 1 – Введение в EDA
Тема 2 – Разведочный анализ данных
Тема 3.1 – Работа в Jupyter Notebook
Тема 3.2 – Преобразование в числовой формат
Тема 4.1 – Анализ числовых данных (неграфический)
Тема 4.2 – Анализ числовых данных (графический)
Тема 5 – Анализ категориальных данных
Тема 6 – Анализ взаимосвязей колонок
Тема 7 – Фильтрация
Тема 8 – Срезы по индексам (.iloc/.loc)
Тема 10 – Группировка по колонкам
5.1 Введение в визуализацию
5.2 Знакомство с Matplotlib
5.3 Детали графика (подписи, легенды)
5.4 Визуализация численных данных
5.5 Визуализация категориальных данных
5.6 Частые ошибки визуализации
6.1 Жизненный цикл графика
6.2 Визуализация в цикле
6.3 Несколько графиков на полотне
6.4 Стилизация графиков
7.1 Что такое Seaborn
7.2 Основные графики в Seaborn
7.3 Составные графики
7.4 Стилизация в Seaborn
1.4 Ndarray: базовая концепция
1.5 Ndarray: операции
1.6 Базовые операции над массивами
1.7 Вычисления с массивами
1.8 Создание массивов
1.9 Условия и булевы массивы
2.1 Изменение размерности списков
2.2 Изменение списков
2.3 Создание новых списков на основе старых
2.4 Дополнительные концепции NumPy
2.5 Структурированные списки
2.6 Чтение/запись списков
Библиотека Pandas
3.0 Основные структуры (DataFrame, Series)
3.1 Индексы и метод .iloc
3.2 Индексы и метод .loc
3.3 Характеристики датафрейма
3.4 Операции над датафреймами. Часть 1
3.5 Операции над датафреймами. Часть 2
4.6 Метод .apply()
4.7 Группировка и агрегирование
4.8 Сортировка и упорядочение
4.9 Работа с NaN-ами
4.10 Иерархическое индексирование. Часть 1
4.11 Иерархическое индексирование. Часть 2
Чистка и предобработка данных
Тема 1 – Введение в Data Cleansing
Тема 2 – Типичные проблемы данных
Тема 3 – Подгрузка и обзор датасета
Тема 4 – Исключение признаков, работа с дубликатами
Тема 5 – Работа с пропущенными значениями
Тема 6 – Работа с JSON и вложенными структурами
Тема 7 – Преобразование данных в нужный формат
Тема 8 – Расчет дополнительных признаков
Тема 9 – Форматирование текстовых данных
Исследовательский анализ данных
Тема 1 – Введение в EDA
Тема 2 – Разведочный анализ данных
Тема 3.1 – Работа в Jupyter Notebook
Тема 3.2 – Преобразование в числовой формат
Тема 4.1 – Анализ числовых данных (неграфический)
Тема 4.2 – Анализ числовых данных (графический)
Тема 5 – Анализ категориальных данных
Тема 6 – Анализ взаимосвязей колонок
Тема 7 – Фильтрация
Тема 8 – Срезы по индексам (.iloc/.loc)
Тема 10 – Группировка по колонкам
5.1 Введение в визуализацию
5.2 Знакомство с Matplotlib
5.3 Детали графика (подписи, легенды)
5.4 Визуализация численных данных
5.5 Визуализация категориальных данных
5.6 Частые ошибки визуализации
6.1 Жизненный цикл графика
6.2 Визуализация в цикле
6.3 Несколько графиков на полотне
6.4 Стилизация графиков
7.1 Что такое Seaborn
7.2 Основные графики в Seaborn
7.3 Составные графики
7.4 Стилизация в Seaborn
Теория вероятностей. Случайные величины
Дискретные и непрерывные случайные величины.
Способы задания случайных величин.
Функции случайных величин.
Основные числовые характеристики случайных величин.
Основные законы распределения дискретных и непрерывных случайных величин.
Другие числовые характеристики.
Системы случайных величин.
Генеральная и выборочная совокупности.
Способы представления выборок: табличные и графические.
Проверка статистических гипотез.
Алгоритм проверки. Критерий согласия.
Пример работы алгоритма. P-value.
Практика по работе с выборками. Генерация. Визуализация.
Описательные статистики. Проверка вида распределения.
Закон больших чисел. Центральная предельная теорема
Нормальный закон распределения. ЗБЧ. ЦПТ.
Параметрические критерии сравнения групп
Параметрические критерии сравнения групп.
Z-test, t-test, Fisher. Правило сложения дисперсий.
ANOVA. Практика по параметрическим критериям.
Непараметрические критерии сравнения групп
U -критерии Манна-Уитни и критерий Вилкоксона.
Критерии Краскала-Уолиса и Фридмана.
Практика по непараметрическим критериям.
Корреляционный анализ количественных данных.
Ранговая корреляция. Корреляционный анализ категоризованных данных.
Таблицы сопряженности. Корреляционный анализ а Python.
Регрессионный анализ
Парная регрессия. Постановка задачи.
Оценка параметров. Проверка качества модели парной регрессии.
Множественная регрессия. Постановка задачи. Оценка параметров.
Проверка качества модели множественной регрессии.
Построение регрессионных моделей в Python.
Дискретные и непрерывные случайные величины.
Способы задания случайных величин.
Функции случайных величин.
Основные числовые характеристики случайных величин.
Основные законы распределения дискретных и непрерывных случайных величин.
Другие числовые характеристики.
Системы случайных величин.
Генеральная и выборочная совокупности.
Способы представления выборок: табличные и графические.
Проверка статистических гипотез.
Алгоритм проверки. Критерий согласия.
Пример работы алгоритма. P-value.
Практика по работе с выборками. Генерация. Визуализация.
Описательные статистики. Проверка вида распределения.
Закон больших чисел. Центральная предельная теорема
Нормальный закон распределения. ЗБЧ. ЦПТ.
Параметрические критерии сравнения групп
Параметрические критерии сравнения групп.
Z-test, t-test, Fisher. Правило сложения дисперсий.
ANOVA. Практика по параметрическим критериям.
Непараметрические критерии сравнения групп
U -критерии Манна-Уитни и критерий Вилкоксона.
Критерии Краскала-Уолиса и Фридмана.
Практика по непараметрическим критериям.
Корреляционный анализ количественных данных.
Ранговая корреляция. Корреляционный анализ категоризованных данных.
Таблицы сопряженности. Корреляционный анализ а Python.
Регрессионный анализ
Парная регрессия. Постановка задачи.
Оценка параметров. Проверка качества модели парной регрессии.
Множественная регрессия. Постановка задачи. Оценка параметров.
Проверка качества модели множественной регрессии.
Построение регрессионных моделей в Python.
Линейные модели в машинном обучении
Моделирование и МО
Первая модель и библиотека scikit-learn
Линейная алгебра и библиотека numpy
Метрики в задаче регрессии
Скрытые ошибки модели
От регрессии к классификации
Метрики в задаче классификации
Схема моделирования
Обучение с учителем (supervised learning) как подход к машинному обучению: качество модели
Метод опорных векторов
Проблема переобучения
Классификатор kNN
Дисбаланс классов
Дерево решений и гиперпараметры
Работа с признаками
Отбор признаков и интерпретация
Пайплайны
Численные методы
Анализ алгоритмов
Градиентный спуск
Обучение градиентным спуском
Градиентный бустинг
Временные ряды
Анализ временных рядов
Прогнозирование временных рядов
Обучение без учителя (unsupervised learning) как подход к машинному обучению
Обучение без учителя
Кластеризация
Поиск аномалий
Моделирование и МО
Первая модель и библиотека scikit-learn
Линейная алгебра и библиотека numpy
Метрики в задаче регрессии
Скрытые ошибки модели
От регрессии к классификации
Метрики в задаче классификации
Схема моделирования
Обучение с учителем (supervised learning) как подход к машинному обучению: качество модели
Метод опорных векторов
Проблема переобучения
Классификатор kNN
Дисбаланс классов
Дерево решений и гиперпараметры
Работа с признаками
Отбор признаков и интерпретация
Пайплайны
Численные методы
Анализ алгоритмов
Градиентный спуск
Обучение градиентным спуском
Градиентный бустинг
Временные ряды
Анализ временных рядов
Прогнозирование временных рядов
Обучение без учителя (unsupervised learning) как подход к машинному обучению
Обучение без учителя
Кластеризация
Поиск аномалий
Веедение в Deep Learning
Полносвязные сети (Fully Connected Networks, FCN / Dense): Архитектура, применение, ограничения.
Процесс обучения: Функции потерь (Loss Functions), оптимизаторы (SGD, Momentum, Adam, RMSprop), Backpropagation.
Регуляризация в нейронных сетях: L1/L2-регуляризация, Dropout, Batch Normalization, Early Stopping.
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN):
Принципы работы: свертка, пулинг (max, average), padding, stride.
Классические архитектуры: LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception), ResNet.
Обнаружение объектов: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Семантическая и инстанс-сегментация: U-Net, Mask R-CNN.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN):
Принципы работы, проблема краткосрочной памяти.
Долгая краткосрочная память (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU).
Модели на основе механизма внимания (Attention) и Трансформеры (Transformers):
Механизм внимания (Attention Mechanism).
Архитектура Трансформера: энкодер, декодер, Self-Attention, Positional Encoding.
Автокодировщики (Autoencoders): Вариационные автокодировщики (VAE) для генерации и сжатия признаков.
Порождающие состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs):
Развертывание и специализированные приложения
Полносвязные сети (Fully Connected Networks, FCN / Dense): Архитектура, применение, ограничения.
Процесс обучения: Функции потерь (Loss Functions), оптимизаторы (SGD, Momentum, Adam, RMSprop), Backpropagation.
Регуляризация в нейронных сетях: L1/L2-регуляризация, Dropout, Batch Normalization, Early Stopping.
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN):
Принципы работы: свертка, пулинг (max, average), padding, stride.
Классические архитектуры: LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception), ResNet.
Обнаружение объектов: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD.
Семантическая и инстанс-сегментация: U-Net, Mask R-CNN.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN):
Принципы работы, проблема краткосрочной памяти.
Долгая краткосрочная память (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU).
Модели на основе механизма внимания (Attention) и Трансформеры (Transformers):
Механизм внимания (Attention Mechanism).
Архитектура Трансформера: энкодер, декодер, Self-Attention, Positional Encoding.
Автокодировщики (Autoencoders): Вариационные автокодировщики (VAE) для генерации и сжатия признаков.
Порождающие состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs):
Развертывание и специализированные приложения
Что такое MLOps
Ключевые принципы MLOps: Автоматизация, воспроизводимость, тестирование, мониторинг, управление версиями (данных, кода, моделей).
Обзор жизненного цикла ML (ML Lifecycle)
Управление данными в ML-моделях
Разработка и экспериментирование (Experiment Tracking)
Управление моделями (Model Management)
Развертывание моделей (Model Deployment)
Мониторинг и обслуживание (Monitoring & Maintenance)
Проектирование ML-систем и инструменты экосистемы
Ключевые принципы MLOps: Автоматизация, воспроизводимость, тестирование, мониторинг, управление версиями (данных, кода, моделей).
Обзор жизненного цикла ML (ML Lifecycle)
Управление данными в ML-моделях
Разработка и экспериментирование (Experiment Tracking)
Управление моделями (Model Management)
Развертывание моделей (Model Deployment)
Мониторинг и обслуживание (Monitoring & Maintenance)
Проектирование ML-систем и инструменты экосистемы
Для чего нужны базы данных?
Виды баз данных
Структура реляционной базы данных
Запросы на выборку данных
Фильтрация данных
Дополнительные возможности фильтрации
Обработка данных со значением NULL
Агрегирование данных
Фильтрация агрегированных значений
Использование подзапросов
Обобщенные табличные выражения
Связи между таблицами и операция JOIN
Вычисления в объединенных таблицах
Оконные функции
Виды баз данных
Структура реляционной базы данных
Запросы на выборку данных
Фильтрация данных
Дополнительные возможности фильтрации
Обработка данных со значением NULL
Агрегирование данных
Фильтрация агрегированных значений
Использование подзапросов
Обобщенные табличные выражения
Связи между таблицами и операция JOIN
Вычисления в объединенных таблицах
Оконные функции
Пример сборки
1
- Введение в программирование на Python с химическими примерами.
- Работа с химическими библиотеками.
- Основы представления химических данных в цифровом формате.
- Анализ данных в химии с использованием машинного обучения
- Создание предсказательных моделей для свойств соединений.
- Визуализация и интерпретация результатов.
- Глубокое обучение в задачах молекулярного моделирования.
- Генеративные модели для дизайна новых молекул.
- Разработка автоматизированных систем для планирования химических экспериментов.
- Прогностическая оптимизация
- Обеспечение безопасной эксплуатации.
ОСНОВЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ
КЛАССИЧЕСКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ГЛУБОКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
MLOps и инженерия ML-систем
ХИМИЯ
ХИМИЯ
ПРАКТИКА НА ЗАДАЧАХ ОТ БИЗНЕСА
ПРАКТИКА НА ЗАДАЧАХ ОТ БИЗНЕСА
ПРАКТИКА НА ЗАДАЧАХ ОТ БИЗНЕСА
+
+
+
+
+
+
2
3
Химик-аналитик
Мои навыки
Мои инструменты
Проведение химического анализа и интерпретация данных с использованием Python
Обработка и визуализация химико-аналитических данных (Хроматограммы, спектры, кинетические кривые)
Статистическая валидация результатов анализа и оценка погрешностей
Разработка и внедрение алгоритмов для решения прикладных химических задач
Python: NumPy, Pandas, SciPy
Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly
Химические библиотеки: RDKit, ChemPy
Jupyter Notebook / JupyterLab
Специалист по Data-Driven Chemistry
Мои навыки
Мои инструменты
Разработка и обучение ML-моделей для прогнозирования свойств химических соединений (QSAR/QSPR)
Проведение химического анализа с использованием методов машинного обучения (классификация спектров, хроматографических пиков)
Интерпретация и объяснение результатов работы ML-моделей (Explainable AI для химии)
Построение сквозных проектов (end-to-end pipeline)
ML-библиотеки: Scikit-learn, XGBoost/LightGBM
TensorFlow / PyTorch + специализированные фреймворки (DeepChem)
Химические библиотеки: RDKit, ChemPy
Управление экспериментальными данными (ELN/LIMS)
Advanced Chemical AI
Мои навыки
Мои инструменты
Разработка и обучение генеративных моделей (GANs, VAEs, Diffusion Models) для дизайна новых молекул
Разработка и внедрение ML-пайплайнов (MLOps) для автоматизированного планирования и оптимизации химических экспериментов
Прогностическая оптимизация химико-технологических процессов и обеспечение их безопасной эксплуатации
Деплой, мониторинг и поддержка ML-моделей в производственной среде
MLOps-платформы: Kubeflow, MLflow
TensorFlow / PyTorch + специализированные фреймворки (DeepChem, PyTorch Geometric, DGL)
Системы контейнеризации и оркестрации: Docker, Kubernetes
Фреймворки для молекулярного ML: DeepChem, PySyft, OMLT
Модуль пилотируется ТГУ и КНИТУ на базе направления 18. «Химические технологии»
Цифровые инструменты и искусственный интеллект в моделирования химико-технологических процессов
(252 акад. часов)
ИТ-квалификация - специалист по интеграции прикладных решений в химической технологии
ИТ-квалификация - специалист по интеграции прикладных решений в химической технологии
Алгоритмы моделирования и оптимизации химико- технологических систем
(252 акад. часов)
ОНЛАЙН
Стажировка
90 часов
Математическо-информационное моделирование химико-технологических систем
90 часов
SQL и NoSQL базы данных
14 часов
Обработка и анализ данных на Python
32 часа
Классическое машинное обучение
22 часа
Культура работы с данными
4 часа
90 часов
90 часов
14 часов
22 часа
32 часа
Стажировка
Основы технологического моделирования химико-технологических процессов
SQL и NoSQL базы данных
Классическое машинное обучение
Обработка и анализ данных на Python
4 часа
Культура работы с данными
ЦИФРОВАЯ КАФЕДРА
ОНЛАЙН
ЦИФРОВАЯ КАФЕДРА
Заполните заявку и мы свяжемся с вами, чтобы адаптировать программу под нужды вашего университета и начать путь к трансформации.
Готовы сделать следующий шаг в развитии ИИ-компетенций у студентов своего вуза?