Погружение в искусственный интеллект: от машинного обучения до больших языковых моделей
Изучите алгоритмы машинного обучения и погрузитесь в промпт-инжиниринг. На курсе вы научитесь:
- работать со структурированными и неструктурированными данными в различных базах
- писать скрипты на Python для задач анализа данных
- применять базовые концепции машинного обучения
- решать задачи, связанные с обработкой естественного языка
Старт
2 июня
Длительность
3 месяца
Стоимость
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
- для студентов вузов и колледжей, техникумов (СПО), обучающихся на последнем курсе и по ИТ-специальности
- для выпускников вузов и колледжей, техникумов (СПО), обучавшихся по ИТ-специальностям
Как попасть на бесплатное обучение?
Подать заявку на бесплатное прохождение программы на этом сайте
Пройти входное тестирование. Мы проводим его, чтобы обучение проходило максимально комфортно для всех. Нам важно понимать, что слушатели уже обладают примерно схожими навыками.
Предоставить справку об обучении в вузе на ИТ-специальности или копию диплома об окончании вуза (СПО) по ИТ-специальности.
Поздравляем, вы зачислены на бесплатное обучение!
Программа «Погружение в искусственный интеллект: от машинного обучения до больших языковых моделей» реализуется на грантовой основе в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Для чего мне курс?
Получите навыки будущего, которые становятся все более востребованными с каждым днем
Расширьте свои ИИ-навыки и начните применять знания в области больших языковых моделей и генеративного ИИ. Вы сможете использовать промпт-инжиниринг и формулировать более точные запросы для генерации качественных результатов.
Вы сможете использовать не только существующие ИИ-модели. Но и самостоятельно разрабатывать собственные инструменты на основе больших языковых моделей и генеративного ИИ.
Научитесь создавать такие ИИ-модели, которые качественно изменят работу бизнеса. Компании уже нуждаются в вас.
Расширьте свои ИИ-навыки и начните применять знания в области больших языковых моделей и генеративного ИИ. Вы сможете использовать промпт-инжиниринг и формулировать более точные запросы для генерации качественных результатов.
Вы сможете использовать не только существующие ИИ-модели. Но и самостоятельно разрабатывать собственные инструменты на основе больших языковых моделей и генеративного ИИ.
Научитесь создавать такие ИИ-модели, которые качественно изменят работу бизнеса. Компании уже нуждаются в вас.
Курс подходит для:
- Вы учитесь на ИТ-специальности и у вас уже есть навыки программирования – вы идеально подходите. Главное – ваше желание и обучение по ИТ-направлению на последнем курсе.
Для вас обучение бесплатное - Вы закончили вуз по ИТ-специальности – подавайте заявку на бесплатное обучение и получайте востребованную профессию будущего. Вы повысите свою квалификацию, приобретете новые навыки.
Для вас обучение бесплатное - У вас есть базовые навыки генеративного ИИ, и вы готовы выйти на новый качественный уровень. Пройдите программу, чтобы освоить промпт-инжиниринг, получить навыки для работы с большими языковыми моделями.
Вы сможете пройти обучение на платной основе за 80 000 рублей. Обучение также возможно в рассрочку.
Оставить заявку на бесплатное обучение
Оставить заявку на бесплатное обучение
Оставить заявку на обучение
Чему вы научитесь
- Проектировать одиночные и многоагентные ИИ-системы
- Писать и адаптировать скрипты на Python
- Применять библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib
- Проводить визуальный и статистический анализ данных
- Применять базовые концепции машинного обучения. Примеры задач: регрессия, классификация, кластеризация
- Строить, обучать и оценивать ИИ-модели, применяя современные ансамблевые методы
Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost/CatBoost/LightGBM - Понимать архитектуру нейронных сетей и принципы их обучения
- Применять промпт-инжиниринг для генерации текста, кода, решения прикладных задач
Программа курса
- Работа со структурированными / неструктурированными данными
- Язык Python для анализа больших данных
- EDA аналитика данных. Поиск причинно-следственных связей.
- Библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Plotly
- Введение в машинное обучение. KNN. Метрики качества. Матрица ошибок.
- Виды данных (числовые / категориальные)
- Линейная регрессия. Полиномиальная регрессия
- Классификация Decision Tree. Регрессия Decision Tree
- Кластеризация k-means. Иерархическая кластеризация
- Алгоритм Random Forest. Регрессия Random Forest
- Градиентный бустинг
- XGBoost, CatBoost, LightGBM
- Feature engineering, предобработка данных. Методы отбора признаков.
- AutoML алгоритмы для работы с данными
- Настройка гиперпараметров модели Машинного Обучения для улучшения качества
- Создание сервиса FastAPI машинного обучения
- Введение в глубокое обучение. Нейронные сети. Обратное распространение ошибки
- Свертка, каскад сверток. Слои нейронной сети. Тюнинг гиперпараметров
- LSTM / GRU рекурентые нейронные сети
- Введение в NLP и Компьютерное зрение
- RAG модели. Как ее создать и использовать с 0?
- LLM.ChatGPT, DeepSeek, Qwen. PROMPT-инжиниринг для генерации разного вида информации
- Тюнинг Больших Языковых моделей
- Введение в ИИ-агенты. Современные ИИ-агенты
- Многоагентные системы
Итоговая аттестация
Преподаватель
- Азат Якупов
- архитектор данных и ИИ
- руководитель лаборатории данных DataLab
- ИТ-спикер Российского общества «Знание»
- построение платформ данных и ИИ для компаний
- внедрение практик Data Governance
- Опыт: 25+ лет в ИТ-индустрии
Формат обучения
Онлайн-лекции с преподавателем 2 раза в неделю
Никаких предзаписанных видео, только «живые» встречи с экспертом
Поддержка куратора во всех организационных вопросах
Нетворкинг с одногруппниками
Групповые консультации с наставником
Сможете разобрать накопившиеся вопросы по лекционным материалам и домашним заданиям
Документ после окончания курса
Слушателям курсов, успешно завершившим обучение, выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца с занесением в Федеральный реестр сведений о документах об образовании и повышении квалификации.
Оставить заявку на бесплатное обучение
Единый информационный центр ИДО
Навигатор
Бот