Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта

ФОТО ДОСТАВКА ОТЗЫВЫ ▼ Подробнее

250 000 р.

В МАГАЗИНKarpov.courses

Найдено в: Karpov.courses

Найти похожие на AliExpress

в Джум +

Описание

Karpov.courses и AI Talent Hub от ИТМО — практикоориентированная программа обучения ML-инженеров. Вы освоите продуктовый подход, решая реальные бизнес-задачи, получите опыт работы с ML-сообществом и менторскую поддержку. Курс подходит для любого уровня и помогает начать или прокачать карьеру в Data Science и машинном обучении.

Характеристики

Дополнительная категория113
Продолжительность9
ПланНачнём с основ программирования, научимся писать код на Python и освоим библиотеки для анализа данных и Machine Learning (Машинного обучения). Изучим работу с БД и разберемся, как с помощью SQL-запросов получать информацию для моделей. Поговорим об архитектуре приложений и узнаем, как контролировать версии с помощью Git. Напишем прототип будущего ML-сервиса (сервиса машинного обучения) и настроим всё необходимое для его работы.
ПланПознакомимся с классическими алгоритмами машинного обучения. Рассмотрим всё — от простых линейных моделей до градиентного бустинга (метода последовательного усиления моделей) на решающих деревьях. Научимся настраивать разные параметры ИИ и оценивать качество работы ML-алгоритмов. Обсудим тонкости разработки рекомендательных систем, обучим ИИ-модель на данных социальной сети и свяжем её с нашим приложением.
ПланУпакуем наши модели для последующего переиспользования. В этом модуле вы научитесь разрабатывать веб-сервисы с использованием FastAPI (инструмента для разработки программных интерфейсов). Познакомитесь с тем, как создать программный интерфейс (API) для различных сервисов и как подготовить сервис для вывода в рабочую среду (прод).
ПланГлубинное обучение и нейронные сети позволяют решать задачи, в которых классические модели бессильны: распознавание лиц, детекция объектов на изображениях, генерация осмысленного текста. Разберем популярные архитектуры нейросетей, научимся применять предобученные ИИ-модели и тренировать свои. Построим продвинутую модель и усовершенствуем наш алгоритм рекомендаций.
ПланПознакомитесь с основными концепциями DevOps (разработки, внедрения и сопровождения программных решений) и MLOps (практиками внедрения и сопровождения моделей машинного обучения). На практике научитесь создавать автоматизированные пайплайны (конвейеры обработки) и воспроизводимые эксперименты. С поддержкой менторов автоматизируете развёртывание проекта на удалённом сервере.
ПланНа курсе от ИТМО и karpov. courses вы пройдете весь путь создания ML-продукта от базовой идеи до питчинга (защиты проекта) перед всем миром. Научитесь формулировать бизнес-задачи на язык машинного обучения, поймете, чем прототип отличается от MVP (Минимально жизнеспособный продукт), какая функциональность необходима на каждом этапе.
ПланРассмотрим основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Научимся проводить A/B-тесты и достоверно оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Обсудим подводные камни проведения экспериментов и способы оценки метрик в ситуациях, когда A/B-тест провести невозможно. Реализуем свою систему тестирования и узнаем, удалось ли нам повысить качество рекомендаций в сравнении с базовым решением.
Формат обученияВ группе с наставником
Есть вебинарыtrue
Есть домашние работыtrue
Есть видеоурокиtrue
Есть текстовые урокиtrue
Есть тренажерыtrue
Есть сообществоtrue
СложностьДля новичков
Тип обученияПрофессия
Есть бесплатная частьfalse
Результат обученияДиплом
Часы в неделю4
Наименование Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта
Категория Программирование
Продавец Karpov.courses
Актуальность 17.10.2026