Видеокурс
Вы получите актуальные знания о возможностях и применении ИИ в разных отраслях, укрепите своё понимание тенденций развития и будете в курсе последних инноваций в этой динамично меняющейся сфере
Присоединяйтесь в любое время
Обзор ИИ технологий
10 000 руб
Заполните форму регистрации
После отправки формы, ссылка для оплаты и договор-оферта поступят на ваш e-mail
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Продолжительность
3 занятия
3 занятия
Формат
Онлайн
Онлайн
Сертификат МФТИ
Видеокурс
Присоединяйтесь в любое время
Присоединяйтесь в любое время
Иметь представление о возможностях ИИ-технологий важно по следующим причинам:
- Развитие рынка: ИИ активно меняет экономический ландшафт, создавая новые возможности и рынки. Знание возможностей ИИ позволяет стать конкурентоспособным и успешным в современном мире.
- Оптимизация процессов: ИИ-технологии могут существенно улучшить и оптимизировать рабочие процессы, снизить издержки и повысить эффективность.
- Принятие обоснованных решений: ИИ способен анализировать большие объемы данных, что позволяет принимать более обоснованные и информированные решения.
- Инновации: Понимание возможностей ИИ стимулирует разработку новых продуктов и услуг, позволяя предприятиям выходить на новые уровни.
Как мы учим:
Записи занятий
Закрепление пройденных материалов
Условием успешного окончания курса является выполнение проверочных заданий. Команда курса проверит задание и даст обратную связь.
Общение и поддержка 24/7
Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом.
Акцент на навыках
Вас ждёт много практической работы, на 100% полезные кейсы
Вы сможете всегда посмотреть все занятия в записи, чтобы лучше усвоить пройденную тему.
Программа курса
- Где применяется ML, обзор по сферам экономики
- Постановка задачи машинного обучения: с и без учителя
- Crispr-DM: конвейер от идеи до внедренного алгоритма
- Исследование данных и основные идеи в устройстве классических алгоритмов
- Orange: практика в построении простого пайплайна
- Постановка задачи машинного обучения: с и без учителя
- Crispr-DM: конвейер от идеи до внедренного алгоритма
- Исследование данных и основные идеи в устройстве классических алгоритмов
- Orange: практика в построении простого пайплайна
- Кластеризация, практика с embedding projector
- Обзор инструментов и конвейера обработки в глубоком обучении
- Задачи обработки изображений: классификация изображений, детекция и трекинг, сегментация, генерация, перенос стиля, image inplanting; идеи основных архитектур
- Устройство архитектур области естественной обработки языка: классификация, распознавание именованных сущностей, вопросо-ответная система, суммаризация; идеи основных архитектур
- Обзор инструментов и конвейера обработки в глубоком обучении
- Задачи обработки изображений: классификация изображений, детекция и трекинг, сегментация, генерация, перенос стиля, image inplanting; идеи основных архитектур
- Устройство архитектур области естественной обработки языка: классификация, распознавание именованных сущностей, вопросо-ответная система, суммаризация; идеи основных архитектур
- OpenAi api, bing - доступ к few-shot моделям, практика
- Концепция transfer learning, задачи на стыке, использование midjorney, stable diffusion
- Обзор области анализа звука: vad, denoising, stt, tts; идеи основных архитектур; идеи основных архитектур, трансформер как основная архитектура
- Обзор области принятия решений: постановка задачи и сфера применения; идеи основных архитектур
- Концепция transfer learning, задачи на стыке, использование midjorney, stable diffusion
- Обзор области анализа звука: vad, denoising, stt, tts; идеи основных архитектур; идеи основных архитектур, трансформер как основная архитектура
- Обзор области принятия решений: постановка задачи и сфера применения; идеи основных архитектур
Что вы изучите:
- Применение машинного обучения в различных сферах экономики и основы постановки задач с учителем и без
- Концепцию Crispr-DM и работу с данными, а также основы классических алгоритмов машинного обучения.
- Использование Orange для создания простого пайплайна и практику работы с embedding projector в кластеризации.
- Основные задачи и архитектуры глубокого обучения для обработки изображений и естественного языка.
- Работу с OpenAI API и доступ к few-shot моделям, практика применения.
- Концепцию transfer learning, использование midjorney и stable diffusion, а также задачи на стыке разных областей.
- Анализ звука, его задачи и основные архитектуры, с акцентом на трансформеры.
- Область принятия решений, постановку задач, сферу применения и основные архитектуры.
Оставьте заявку на курс
После отправки формы мы пришлем вам информацию о курсе и тест на определение уровня языка
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Наш преподаватель
Илья Тихонов
Аспирант кафедры ЭВМ МФТИ
Выпускник факультета радиотехники и кибернетики, МФТИ Занимается разработкой аналитических продуктовых и систем с применением алгоритмов машинного обучения для задач тематического моделирования и кластеризации для компаний на заказ и в рамках работы в Лаборатории Инноватики МФТИ.
Тема диссертации «Формальный вывод знаний для адаптивных систем технического зрения»
Выпускник факультета радиотехники и кибернетики, МФТИ Занимается разработкой аналитических продуктовых и систем с применением алгоритмов машинного обучения для задач тематического моделирования и кластеризации для компаний на заказ и в рамках работы в Лаборатории Инноватики МФТИ.
Тема диссертации «Формальный вывод знаний для адаптивных систем технического зрения»
Подписка на рассылку новостей ФПМИ МФТИ
Хотите быть в курсе предстоящих событий и новых программ?
Тогда подпишитесь на нашу рассылку.
Тогда подпишитесь на нашу рассылку.
Подписка на новости
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
“Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.
Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Факты о МФТИ - нам есть, чем гордиться!
Факт 1
МФТИ вошел в 50 лучших вузов мира по физике и в 100 лучших по математике по результатам рейтинга QS World University Rankings by Subject 2021
Факт 2
В общих рейтингах лучших университетов мира Times Higher Education и Quacquarelli Symonds МФТИ занимает первое место среди технических вузов России
Факт 3
Десять выпускников МФТИ вошли в список Forbes
Факт 4
2 выпускника МФТИ стали Нобелевскими лауреатами по физике в 2010 году
Факт 5
Среди молодых IT-специалистов, окончивших вузы в 2014-2019 годах, самые высокие зарплаты - 180 тыс. рублей в месяц - у выпускников Московского физико-технического института. Таковы результаты ежегодного исследования, проведенного порталом Superjob
Подать заявку и получить бесплатную консультацию
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Стоимость обучения
10 000 рублей
Партнеры ФПМИ
