Ознакомление с языком программирования Java. Установка и настройка среды программирования. Ознакомление с переменными, условными и математическими операторами, с вводом-выводом данных в консоль

Ознакомление с условным оператором SWITCH, с логическими операциями, с комментариями.
Изучение инкрементов и декрементов, различных циклов.

Ознакомление с массивами и с двумерными массивами . Изучение способов работы с ними. Изучение альтернативных синтаксисов объявления массивов

Изучение классов и методов. . Ознакомление с атрибутами, аргументами и рекурсией

Ознакомится с конструкторами. Изучение модификаторов доступа. Ознакомление с ООП. Изучение класса String

Написать игру крестики-нолики.Решение практических задач. Изучение анализа требований

Изучение принципа обработки исключений. Ознакомление со списками. Изучение абстрактных классов, интерфейсов и перечисления.

Изучение термина библиотека. Ознакомление с библиотекой JUnit, Swing. Написание небольшого проекта с помощью JUnit

Повторение изученного материала.

Создание несколько игр для повторение материала. Работа над личным проектом

Работа над финальным проектом. Подготовка проекта к презентации.

Презентация одного проектов перед аудиторией. Студенты объясняют, как работает проект, в чем его смысл. Рассказывают, какие блоки использовали, и
как они работают. После всех выступлений будет проводится анонимное голосование, где выявляются лучшие выступления студентов.

Во время урока студенты познакомились с понятиями в области искусственного интеллекта и исследовали полезность области науки о данных. Изучили, что означает дата и какие бывают категории и типы даты.

Объяснение необходимости анализа данных. Подготовка данных для обработки и анализа. Использование Python для загрузки и просмотра данных. Линейные функции в Data Science. Объяснение и использование корреляции. Изучение методов расчета новых значений. Просмотр статистики, связанной с данными

Студенты научатся создавать разные типы диаграмм и поймут разницу между ними, так же получат нужные навыки для дальнейших работ с анализом и структуризацией данных.

Студенты поработают с матрицей корреляции статистики и поймут разницу между статистической корреляций и причинно-следственной связью.

Во время урока cтуденты будут прогнозировать данные с помощью взаимно связанных значений в Python скрипте, используя линейную регрессию

Изучение таблицы линейной регрессии и анализ данных с помощью данной таблицы, так же рассмотрят случай линейной регрессии и прогнозирование данных с помощью взаимно связанных значений

В ходе урока ученики повторяли материал. Анализ нового набора данных и определение
взаимосвязи между значениями и столбцами в новом наборе данных.

Во время урока студенты изучили новые методы анализа данных с помощью множественной и
полиномиальной регрессии, начали изучать более продвинутые методы машинного обучения и узнали метод Train/Test

Во время урока студенты создали дерево решений и проанализировали его структуру и основные понятия, связанные с разделением на уровнях дерева и какова роль двоичной системы в работе с деревом данного типа.

Во время урока студенты должны выполнить проект через Python, который также будет использовать некоторые алгоритмы машинного обучения. Обнаружение опухолей с использованием классификации и машинное обучение в Python. Использование методов Decision Tree и Logical Regression.

Во время урока студенты должны выполнить проект через язык Python, который также будет использовать некоторые алгоритмы машинного обучения . Использование методов Random Forest
и SVM. Они начнут работать над собственным проектом

Презентация одного проектов перед аудиторией. Студенты объясняют, как работает проект, в чем его смысл. Рассказывают, какие блоки использовали, и как они работают. После всех выступлений будет проводится анонимное голосование, где выявляются лучшие выступления студентов.

История и назначение Blender. Интерфейс программы. Горячие клавиши (краткий обзор). Изучение терминов: моделирование и пользовательский интерфейс. После изучение основных инструментов из Blender, созданию своего первого проекта по моделированию низкополигонального дерева

Просмотр мини мультика созданного в Blender. Обсуждения чего можно создать в Blender: игры,
мультики, и т.д.. Изучение терминов: трафарет, вершины, края, лица. Моделирование с использованием эталонного изображения. Новые горячие клавиши. Созданию своего первого проекта с эталонным изображением - дробовик. Основной упор сделан на создании форм и работе с пропорциями

Просмотр видео как создавался мультфильм с прошлого урока. Знакомства с более сложными инструментами
Изучение терминов: назначить, выбрать, отменить выбор. Узнали что это слоты материалов и BSDF.
Закончили проект-дробовик

Знакомство с временной шкалой, с терминами анимации: Rigging, Armatures, etc.
Изучение терминов: временная шкала и рендер. Узнать, как правильно ориентировать объект и
камеру. Знакомство с экспозиционным листом, с интерполяции. Закончили проект с анимацией и сделать рендер

Введение в: Materials, Animation, Parent +, Child, Shading. Знакомство с графическим редактором. Изучение терминов: родитель, ребенок, гладкое затенение. Изучение новых горячих клавиш, циклов и знакомство с драйверами. Закончили проект и сделали рендер

Изучение терминов: волна, вытеснить, зеркало, затвердеть, множество. Работа с новыми модификаторами: wave, displace, mirror, solidify, subdivision surface, и т.д. Работа с коллекциями и создание всех элементов (пляж, лодка, пальмы)

Изучение терминов: отображение, шероховатость, умножать, насыщенность.Знакомство и работа с шейдерами. Применения одного материала у многих объектов. Знакомство и добавление и настройка текстур
Применение всех элементов и сделать рендер

Изучение терминов: сетка, ключевой кадр. C помощью уже полученными знаниями создаем
машину.Моделирование каркаса машины

Изучение терминов: спорщик, излучение. Создание сцены и добавляем материалы машины. Знакомство с Node Wrangler. Добавляем текстуры и свет

Изучение терминов: возвышение, текстура шума, координат текстуры. Создание логотипа
,добавляем свет и материал логотипу. Создание сцены. Знакомство с анимации камеры, HDRi.

На этом уроке ученики сами выберут проект, который хотят создать на базе того что изучили в этом модуле. Они пройдут фазы создания проекта, от установки целей до их реализации. Они сделают прототип и дизайн проекта, потом приступят к его реализации.

Презентация одного проектов перед аудиторией. Студенты объясняют, как работает проект, в чем его смысл. Рассказывают, какие блоки использовали, и как они работают. После всех выступлений будет проводится анонимное голосование, где выявляются лучшие выступления студентов.