Погружение в искусственный интеллект: от машинного обучения до больших языковых моделей

онлайн

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 Пайтон/Python для задач анализа данных
применять базовые концепции машинного обучения
решать задачи, связанные с обработкой естественного языка

Старт

Идет набор

Длительность

3 месяца

Записаться на курс

Стоимость

80 000 ₽

При единовременной оплате доступна скидка 20% (действует только для физ лиц.)
Для юр лиц возможна индивидуальная скидка при направлении на обучение от 10 сотрудников
Уточнять у менеджера

Пайтон

Нейросети

Большие языковые модели

Компьютерное зрение

Промпт-инжиниринг

Документ

Удостоверение о повышении квалификации

Для чего мне курс?

Получите навыки будущего, востребованность которых растёт с каждым днём. Расширите свои компетенции в сфере искусственного интеллекта и начнёте применять знания о больших языковых моделях и генеративном ИИ на практике. Научитесь использовать промпт-инжиниринг, формулировать точные запросы и получать качественные результаты. Сможете не только работать с существующими ИИ-моделями, но и самостоятельно разрабатывать собственные решения на основе больших языковых моделей и генеративного ИИ.

Освоите создание ИИ-инструментов, способных качественно трансформировать бизнес-процессы. Компании уже ищут специалистов с такими навыками.

Курс подходит для:

Студентов вузов и СПО, обучающихся по ИТ-специальностям на последнем курсе

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.

Учиться
Выпускники вузов, обучившиеся по ИТ-специальностям

Вы закончили вуз по ИТ-специальности – подавайте заявку на обучение и получайте востребованную профессию будущего. Вы повысите свою квалификацию, приобретете новые навыки.

Учиться
Начинающим ИИ-специалистам

У вас есть базовые навыки генеративного ИИ, вы готовы выйти на новый качественный уровень, но у вас нет диплома по ИТ-специальности. 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

Оставить заявку на обучение

Чему вы научитесь

Проектировать одиночные и многоагентные ИИ-системы
Писать и адаптировать скрипты на Пайтон/Python
Применять библиотеки для работы с данными: 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

Проверочная работа

Получить примеры заданий на курсе

Оставь свои контакты и мы вышлем примеры заданий заданий курса

Узнать примеры заданий на курсе

Преподаватель

Азат Якупов

архитектор данных и ИИ
руководитель лаборатории данных DataLab
ИТ-спикер Российского общества «Знание»
Экспертиза:
построение платформ данных и ИИ для компаний
внедрение практик управления данными 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.