Открытая бета

Учись чему угодно.
Структурно.

Опиши тему — получи программу обучения с уроками, квизами и AI‑ассистентом. Прогресс, который видно.

Попробуй:

AI-генерация треков·Адаптивные квизы·Аудиолекции·AI-ассистент·Journey Map·Достижения·AI Rules·Форки треков·

Как работает

От идеи до результата

Опиши тему

Напиши что хочешь изучить. AI поймёт контекст, уровень и глубину.

AI создаёт трек

Структурированная программа: модули, главы, уроки — за секунды.

Учись и расти

Проходи уроки, решай квизы, задавай вопросы AI. Прогресс на каждом шаге.

Возможности

Всё для глубокого обучения

Не просто текст. Полноценная экосистема, которая адаптируется под тебя.

Персонализация

План под тебя

AI создаёт трек под твой запрос с учётом твоих знаний. Любая тема, индивидуальная структура.

Машинное обучение для начинающих

На основе вашего запроса

Основы нейронных сетей

5 уроков

ПерцептронФункции активацииBackpropagation

Архитектуры и оптимизация

6 уроков

CNNRNNGradient Descent

Глубокое обучение

7 уроков

Transfer LearningРегуляризацияBatch Normalization

Мультиконтент

Не только текст

AI генерирует диаграммы, изображения, таблицы — всё для понимания материала.

Нейронная сеть: структура

Биологический нейрон

Искусственный нейрон

Архитектура сети

Глоссарий

Термины — автоматически

AI находит ключевые термины в уроке и генерирует определения. Наводишь — понимаешь.

Модуль 2 / Глава 3

4 термина

Нейронные сети: от биологии к математике

Нейронная сеть состоит из нейронов, объединённых в слои. Входные данные проходят через функцию активации и передаются дальше. Обучение использует обратное распространение ошибки для корректировки весов.

🧠

нейронов — Базовая вычислительная единица — принимает сигналы, умножает на веса и применяет активацию.

AI-ассистент

Не понял — спроси

Чат знает контент текущего урока, учитывает твои AI Rules.

AI-ассистентконтекст: Нейронные сети

Зачем нужна функция активации?

Без неё сеть — набор линейных уравнений. Даже 100 слоёв сводятся к одному. Активация добавляет нелинейность — способность видеть сложные паттерны.

Спросить...

Аудиолекции

Слушай в дороге

Создавайте с помощью AI аудио лекции и слушайте их по дороге на работу или учёбу.

Нейронные сети: от биологии к математике

Модуль 2 · Глава 3

2:34 / 10:35

Проверка знаний

Квизы с обратной связью

AI генерирует вопросы по материалу и объясняет ошибки.

Вопрос 1 из 5

Что добавляет функция активации в нейронной сети?

Увеличивает скорость обучения

Нелинейность

Уменьшает количество параметров

Верно! Без активации сеть — линейное преобразование.

Мотивация

Прогресс, который мотивирует

Кольцо активности: план на день, неделю и месяц.

День

3/4

Неделя

12/15

Месяц

38/50

Практика

Домашние задания

AI генерирует практические задания и проверяет с обратной связью.

Задание к уроку «Нейронные сети»

Реализуй простой перцептрон на Python, который классифицирует точки на плоскости по двум классам. Используй только NumPy.

import numpy as np

class Perceptron:

def __init__(self, lr=0.01):

self.weights = None

self.bias = 0

# Реализуй fit() и predict()

Explore

Учись вместе с сообществом

Находи публичные треки, форкай и адаптируй. Делись своими.

124

Основы машинного обучения

От регрессии до трансформеров за 8 модулей

@dmitriy.sokolov

32 уроков

Финансовая грамотность

Бюджет, инвестиции, налоги — просто и понятно

@maria.volkova

24 уроков

UX/UI дизайн

Figma, исследования, прототипы, системы

@alex.petrov

28 уроков

Все треки

Начни учиться
прямо сейчас

Бесплатно. Без регистрации. Первый урок через 2 минуты.

Чему хочешь научиться?

Нужен аккаунт, чтобы сохранить трек и прогресс. Если вы уже начали создавать трек — мы продолжим с черновиком.

Учись чему угодно.Структурно.