for i in range(999):
    print("HIGH TECH SCHOOL — AI & IT  •  PRACTICE • PROJECTS • KNOWLEDGE")
    data = ["nlp","cv","mlops","ds","ui","audio","video"]
    model.learn(data[i % len(data)])
    if user == "student":
        knowledge += 1; practice += 1; portfolio.append("task-"+str(i))

def train(model, dataset):
    for item in dataset:
        model.fit(item)
        metrics["loss"] -= 0.001
        metrics["acc"]  += 0.001

# stream...
while True:
    buffer.append(generate_example())
    flush(buffer)

def deploy(service):
    print("deploy:", service); return True

# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
      
for i in range(999):
    print("HIGH TECH SCHOOL — AI & IT  •  PRACTICE • PROJECTS • KNOWLEDGE")
    data = ["nlp","cv","mlops","ds","ui","audio","video"]
    model.learn(data[i % len(data)])
    if user == "student":
        knowledge += 1; practice += 1; portfolio.append("task-"+str(i))

def train(model, dataset):
    for item in dataset:
        model.fit(item)
        metrics["loss"] -= 0.001
        metrics["acc"]  += 0.001

# stream...
while True:
    buffer.append(generate_example())
    flush(buffer)

def deploy(service):
    print("deploy:", service); return True

# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# code background ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
      

ШКОЛА ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ

Познаём IT‑профессии и искусственный интеллект через практику

Поступить на учебу

Фокусируемся на фундаментальном качестве образования и современном подходе к обучению.

Формируем профессиональные компетенции, востребованные в жизни, бизнесе, науке и индустрии.

Создаём среду, где знания сразу превращаются в практику и реальные проекты.

ПРОГРАММЫ HIGH TECH SCHOOL

Поддержка и сообщество HIGH TECH SCHOOL
[NN]
Нейросети: от идеи до внедрения

Стартовый курс для любого уровня. Много практики: от первых шагов до коммерческих проектов. Хорошая база, чтобы определиться с направлением.

[PY]
Python для искусственного интеллекта

Язык программирования, на котором строятся нейросети. Основа для глубокого изучения ИИ: синтаксис, библиотеки, практика.

[AN]
Аналитика данных и машинное обучение

Методы анализа данных и применение машинного обучения в бизнесе и науке. Статистика, модели, интерпретация результатов.

[DS]
Дизайн и визуальные коммуникации с ИИ

Использование ИИ для графики, интерфейсов, видео и мультимедиа. Совмещение технологий и креатива.

[AU]
Автоматизация бизнес-процессов с ИИ

Решения для компаний: оптимизация процессов, внедрение ботов и сервисов, снижение издержек и повышение эффективности.

[PR]
Прикладные проекты на основе ИИ

Командная работа: от исследования и прототипа до готового продукта. Подходит для продвинутого уровня подготовки.

ПЯТЬ ОСНОВ ПРОГРЕССА HIGH TECH SCHOOL

1
ЗНАНИЯ

Фундаментальные основы и понимание технологий искусственного интеллекта.

2
НАВЫКИ

Практические умения работать с современными инструментами и технологиями.

3
ПРАКТИКА

Закрепление знаний через реальные задачи и упражнения в рабочем формате.

4
ПРОЕКТЫ

Создание законченных решений, портфолио и командная работа над продуктами.

5
СРЕДА РАЗВИТИЯ

Обстановка и окружение, где формируются новые возможности, связи и профессиональное сообщество.

НАШИ ЦЕННОСТИ

КАЧЕСТВО ВЫШЕ КОЛИЧЕСТВА

Мы выбираем глубину и фундаментальность знаний, а не количество курсов.

АКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Обучение строится только на современных подходах и инструментах, применимых сегодня.

ПРАКТИКА ВМЕСТО ТЕОРИИ

Каждое знание закрепляется через выполнение реальных задач и проектов.

ЧЕСТНОСТЬ

Никаких обещаний, которые невозможно подтвердить. Только реальные результаты и прозрачные цели.

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ

Андрей Смирнов, 42 года
Подтвержденный студент
★★★★★

“Курс по Python оказался настоящим откровением. Теперь могу писать код, который работает, а не только читать статьи.”

Ирина Лебедева, 36 лет
Подтвержденный студент
★★★★★

“Я пришла без опыта, но через три месяца смогла собрать первый проект в дизайне интерфейсов. Это дало уверенность.”

Владимир Соколов, 51 год
Подтвержденный студент
★★★★★

“Учёба здесь больше похожа на работу в компании. Постоянно делаешь задачи, которые можно показать в портфолио.”

Мария Кузнецова, 33 года
Подтвержденный студент
★★★★★

“Мне понравилось, что теория сразу превращается в практику. Это намного ценнее, чем просто смотреть лекции.”

Олег Власов, 47 лет
Подтвержденный студент
★★★★★

“После курса по аналитике я реально начал понимать цифры. Теперь на работе мне доверяют больше.”

Светлана Орлова, 29 лет
Подтвержденный студент
★★★★★

“Мне было тяжело в начале, но кураторы помогали. В итоге я справилась и сделала проект, которым горжусь.”

Анна Морозова, 38 лет
Подтвержденный студент
★★★★★

“Я боялась, что ничего не пойму. Но всё объясняется просто и доступно. Теперь хочу развиваться дальше.”

Константин Фролов, 23 года
Подтвержденный студент
★★★★★

“Хотел попробовать себя в ИИ, думал будет слишком сложно. Но материал оказался доступным, и теперь есть цель двигаться дальше.”

Елена Сергеева, 55 лет
Подтвержденный студент
★★★★★

“Я всю жизнь работала в другой сфере. Решилась на курс и не пожалела: теперь уверенно использую нейросети для задач бизнеса.”

ОСТАВЬТЕ КОНТАКТЫ

Мы свяжемся с вами и подберём подходящее направление обучения