Компʼютерні науки

Як машини імітують міркування: агенти, логіка, нечіткі системи, пошук, нейромережі та алгоритми, натхненні природою.

Як машини вчаться на прикладах: дані й мітки, моделі, навчання, оцінка якості, нейромережі, класифікація, регресія та кластеризація.

Як моделі створюють текст, зображення, звук і відео: від обробки мови й трансформерів до базових моделей, підказок, RAG і агентів.

Типові структури даних і алгоритмічні патерни: складність, масиви, хеш, списки, стеки, дерева, графи, купи, пошук і динамічне програмування.

Основи програмування з нуля: змінні, умови, цикли, списки й функції мовою Python — з прикладами, які можна запускати прямо в уроці.

Мова Structured Query Language для реляційних баз: таблиці, SELECT, фільтри, JOIN, підзапити, агрегації, індекси й функції рядків/дат. Практика на навчальній схемі онлайн-магазину: клієнти, товари, замовлення. Кожен урок — короткий текст, SQL-фрагменти й базовий квіз.

Як влаштований інтернет знизу вгору: шари протоколів, HTTP і DNS, UDP і TCP, сокети, IPv4/IPv6, маршрутизація, NAT, міжмережевий екран і Ethernet. Прості аналогії, числові приклади й короткі ілюстрації — щоб бачити, куди йде пакет від браузера до сервера.

Як будувати великі розподілені системи: вимоги до якості, оцінки навантаження, мережа, сховища даних, кеш, черги та типові будівельні блоки архітектури.

Як будувати агентів на Model Context Protocol: інструменти, ресурси й підказки, архітектура з одним і кількома серверами, пошук із доповненням (RAG), інтеграції з екосистемою та наскрізний проєкт «Помічник дослідження зображень». Простою мовою, з аналогіями й ілюстраціями кодом.