Форма обучения: очная с применением дистанционных технологий
Объем программы: 180 ак.ч.
Продолжительность обучения: 4 месяца
Дни занятий: вторник, пятница 19:00-21:15
Выдаваемый документ: Удостоверение о повышении квалификации
Старт обучения: 12 мая 2023 года
Стоимость обучения: 78 000 рублей
Краткое описание программы:Вы научитесь понимать, как работают ИИ технологии, и как их использовать для различных задач бизнеса.
Модуль 1. Курс "Python для начинающих"
- Основы языка Python
- Функции и ООП в Python
- Работа с наборами данных
- Модули для первичного анализа данных и для машинного обучения
- Автоматизация рутинных задач
Модуль 2. Видео-интенсив "Быстрый старт в SQL"
- Основные понятия и базовый синтаксис выборки
- Создание таблицы и заполнение данными, ограничения на поля, Изменение и удаление данных
- join
- Агрегация и группировка
- Практика - оффлайн занятие с преподавателем
Модуль 3. Видео-интенсив "Linux/Git для начинающих"
- Базовый WSL и VirtualBox
- Основа Linux
- WSL подробно
- Git
Модуль 4. Курс "Нейросети для начинающих"
- Области применения нейросетей. Постановка задачи мл и перцептрон. Град спуск - на примере линейной регрессии. Введение в полносвязные нейросети. Универсальные оптимизации.
- Введение в pytorch. Обучение полносвязных нейросетей. Типовой пайплайн: загрузчики данных, аугментации, метрики качества.
- Ведение в обработку изображений. Устройство сверточных нейросетей. Основные архитектуры области.
- Детекция и сегментация. Архитектуры и дообучение моделей.
- Генеративные модели. Ган. Вае. Диффузия. Дообучение готовых моделей.
- Введение в естественную обработку языка. Рекуррентные нейросети, w2v. Дообучение для типовых задач Nlp.
- Attention. Transformer. Архитектуры на основе трансформера. Дообучение для типовых задач. Знакомство с hugging face.
- Трансформер и его модификации в современном nlp. Применение в области звука, обработке изображений.
- Обзор области обучения с подкреплением. Обзор основных архитектур. Обучение под типовые задачи.
- Введение в рекомендательные системы. Обзор архитектур. Обучение под типовые задачи.
Целевая аудитория курса:- Аналитики данных и бизнес-аналитики
- Маркетологи
- Предприниматели и руководители
- Продакт менеджеры
- Начинающие специалисты в области ИИ и машинного обучения
- Финансовые аналитики и экономисты
В результате обучения вы сможете:- Автоматизиировать рабочие процессы, процессы обработки данных и работы с API.
- Эффективнее работать с данными, анализировать их и генерировать отчеты.
- Управлять серверами и развертывать проекты, а также быть более автономными в работе с техническими ресурсами.
- Лучше понимать возможности и ограничения нейросетей и принимать обоснованные решения о применении ИИ в проектах.