Архитектор в области искусственного интеллекта
Набор на поток завершен. Оставьте заявку, чтобы попасть в резерв
2025 год
5 месяцев по 1-1,5 часа в день
удостоверение о повышении квалификации
онлайн
Чем занимается ИИ-архитектор или системный архитектор в области ИИ?
Это специалист, который занимается проектированием и разработкой архитектуры систем искусственного интеллекта. Он отвечают за создание высокоуровневых концепций и структурных решений для различных ИИ-систем, включая алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, компьютерное зрение и другие технологии.
Чему научим?
пониманию методов машинного обучения
применять статистические методы для проверки гипотез
работать с Python, Matplotlib, Sklearn, Pandas, NumPy, SQL для обработки, анализа и моделирования больших данных
проектировать базы данных и развертывать системы на основе машинного обучения
Кому подойдет курс
— начинающим разработчикам;
— студентам ИТ-направлений;
— специалистам, желающим сменить сферу деятельности.
— студентам ИТ-направлений;
— специалистам, желающим сменить сферу деятельности.
Средняя зарплата такого ИИ-специалиста, по данным портала Хабр.Карьера, составляет 200 000 рублей.
Точная сумма зависит от региона компании и опыта работы:
Junior — от 100 000 рублей;
Middle — от 200 000 рублей;
Senior — от 300 000 рублей.
На данный момент на портале HH.ru в России открыты около 800 вакансий этой и смежных сфер.
Junior — от 100 000 рублей;
Middle — от 200 000 рублей;
Senior — от 300 000 рублей.
На данный момент на портале HH.ru в России открыты около 800 вакансий этой и смежных сфер.
Программа курса
- Кто такой архитектор в области искусственного интеллекта?
- Введение в линейную алгебру
- Введение в математическую статистику
- Построение гипотез. A/B тестирование. Автотестирование гипотез.
- Сбор требований к моделям машинного обучения
- Жизненный цикл ПО
- Язык запросов SQL. Основные конструкции
- Язык запросов SQL. Операторы соединения
- Язык запросов SQL. Реляционная модель данных
- Язык запросов SQL. Индексация. Нагрузочное тестирование
- Иерархическая модель данных / EAV / Data Vault
- OLAP. Модели Снежинка и Звезда. Витрины данных
- Виртуальные таблицы. Материализованные представления
- Нормализация модели данных до 3 НФ
- Триггеры
- Функциональный язык программирования PL/pgSQL
- Введение в Python. Основные конструкции и операторы
- Типы данных, функции, ошибки
- Основные библиотеки: Numpy
- Основные библиотеки: Pandas
- Основные библиотеки: MatplotLib / Seaborn
- Понятия ООП: наследование, инкапсуляция, полиморфизм
- Работа с итераторами и генераторами
- Функциональное программирование в Python
- Многопоточность в Python
- Git контроль версий
- Работа с РСУБД. PostgreSQL / MySQL + pandas
- Работа с декораторами, контекстными менеджерами
- Метапрограммирование
- Тестирование кода. Unit тесты
- Фреймворки Flask и FastAPI
- Работа с Web scraping
- Построение архитектуры данных
- Транспортный слой данных (Kafka / Pulsar)
- Сбор данных. Логические слои данных
- Качество данных в рамках потоковых и batch данных
- Каталогизатор данных
- Виртуализация. Облачные ресурсы.
- Контейнеризация микросервиса. Docker
- Пакетные и асинхронные режимы работы
- Docker Compose и масштабирование
- Kubernetes. Контейнеризация
- Введение в классический ML
- Задача линейной регрессии / множественной линейной регрессии
- Задача полиномиальной регрессии
- Задача кластеризации
- Задача логистической регрессии
- Алгоритм SVM / Decision Tree
- Алгоритм Random Forest / Gradient boosting
- Нейронные сети и глубокое обучение
- Введение в NLP
- Глубокое обучение в NLP
- Языковые модели LLM
- Введение в Computer Vision
- Архитектуры нейронных сетей для Computer Vision
- Feature каталог. Инструмент MLFlow
- AutoML. Развертывание модели ИИ как сервис
Преподаватели курса
- Азат Якупов
- Старший архитектор данных компании AndersenLab
- Преподаватель и автор курсов Университета Иннополис
- Руководитель научной лаборатории данных DataLab в Казанском Федеральном университете
- Победитель конкурса Лиги Лекторов от Российского общества «Знание»
- Более 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии
- Расим Гарипов
- Инженер данных с опытом работы над различными проектами в нефтегазовой, транспортной и e-commerce областях
- Запускал проекты с применения ИИ для коммерческого использования
Узнайте, как получить новую профессию в области искусственного интеллекта. Получите консультацию менеджера
https://www.gosuslugi.ru/600314/1/form?courseID=18697
Отправляя заявку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.
Как проходит обучение?
Лекции с преподавателем
- вебинары
- домашние задания
- практические занятия
- итоговая аттестация
Закрепление практических навыков
- домашние задания после каждого модуля
- обратная связь по выполненным работам
- регулярное решение заданий позволит быстрее закрепить на практике профессиональные навыки
Удобный формат
- обучение проходит дистанционно
- вы можете учиться в любое удобное время и там, где вам комфортно
- консультации с наставником, который даст обратную связь
Беспроцентная рассрочка от Банка-партнера АО «Т-Банк» до 12 месяцев, от 2 000 ₽/мес. Доступна после прохождения вступительного испытания.
Участники курса могут оформить налоговый вычет и вернуть 13% расходов на обучение.
Беспроцентная рассрочка
Корпоративное обучение
Налоговый вычет
Если ваш работодатель хочет обучить сотрудников (оплата от юридического лица), необходимо заключить соответствующий договор. Запросить необходимые документы вы можете у специалиста Университета Иннополис через e-mail.
Стоимость обучения
Документ об образовании
Слушателям курсов, успешно завершившим обучение, выдается удостоверение о повышении квалификации с занесением в Федеральный реестр сведений о документах об образовании и повышении квалификации.
Заявка на курс
Набор на поток завершен. Оставьте заявку, чтобы попасть в резерв
