Технические требования для обучения

Для комфортной работы с учебными материалами и практическими заданиями вам понадобится компьютер с базовыми характеристиками. Мы подобрали оптимальную конфигурацию, которая позволит эффективно учиться и работать с инструментами искусственного интеллекта в производственной среде.

Минимальные системные требования

Операционная система
Windows 10 (64-бит) или новее, macOS 11 Big Sur или новее, Ubuntu 20.04 или другие современные дистрибутивы Linux
Процессор
Intel Core i5 8-го поколения или AMD Ryzen 5 серии 3000 и выше. Рекомендуется 4 ядра с частотой от 2.4 ГГц
Оперативная память
Минимум 8 ГБ RAM. Для работы с большими датасетами и моделями желательно 16 ГБ
Жёсткий диск
Свободное пространство не менее 50 ГБ. SSD значительно ускорит работу с проектами и установку библиотек
Видеокарта
Встроенная графика Intel HD 620 или аналогичная. Для продвинутых задач — дискретная карта с поддержкой CUDA (NVIDIA GTX 1650 и выше)
Интернет-соединение
Стабильное подключение со скоростью от 10 Мбит/с для видеоконференций и загрузки материалов
Дисплей
Разрешение минимум 1366×768, рекомендуется Full HD (1920×1080) для удобной работы с несколькими окнами
Рабочее место для обучения с современным компьютером
Комфортная рабочая среда
Многозадачность при работе с аналитическими инструментами
Работа с данными и моделями
Производственная среда для практических занятий
Практическое применение

Программное обеспечение и инструменты

Python 3.9+
Основной язык для работы с библиотеками машинного обучения. Установка через официальный сайт или Anaconda.
Jupyter Notebook
Интерактивная среда для создания и тестирования кода. Удобна для экспериментов и документирования процесса.
VS Code или PyCharm
Редакторы кода с подсветкой синтаксиса и отладчиком. Облегчают разработку более сложных проектов.
Git и GitHub
Система контроля версий для управления проектами и совместной работы. Необходима для сдачи заданий.

Облачные платформы для расширенных задач

Если ваш компьютер не соответствует рекомендуемым характеристикам для работы с крупными моделями, можно использовать облачные сервисы. Google Colab предоставляет бесплатный доступ к GPU, а Kaggle Kernels позволяет запускать вычисления на серверах. Эти инструменты помогут выполнять ресурсоёмкие задачи без необходимости апгрейда собственного оборудования.

Дополнительные рекомендации

→
Установите браузер последней версии — Chrome, Firefox или Edge для доступа к учебной платформе
→
Проверьте наличие микрофона и веб-камеры для участия в онлайн-занятиях и групповых обсуждениях
→
Настройте антивирус так, чтобы он не блокировал установку Python-библиотек и не замедлял работу IDE
→
Освободите место на диске заранее — некоторые датасеты и зависимости занимают несколько гигабайт
→
Подготовьте тихое рабочее место с хорошим освещением для комфортного участия в видеоконференциях
→
Убедитесь, что у вас есть права администратора для установки программ и настройки окружения

Готовы начать?

Если ваш компьютер соответствует указанным требованиям, вы сможете без проблем работать с учебными материалами. На первом занятии мы вместе настроим рабочую среду и проверим установку всех необходимых инструментов.

Остались вопросы?

Свяжитесь с нами, если не уверены в характеристиках своего компьютера или нужна помощь с выбором оборудования. Мы поможем подобрать оптимальную конфигурацию под ваши задачи и бюджет.