- Для всех
- На русском языке
- 16 часов
- Бесплатно
Искусственный интеллект: основные шаги Data Science
Хотите понять, как устроен искусственный интеллект и где он применяется на практике? На этом курсе вы изучите основы машинного и глубинного обучения, познакомитесь с Deep Learning и увидите, как ИИ решает задачи в компьютерном зрении и обработке естественного языка. Получите знания, которые станут вашей стартовой площадкой в Data Science.
Чему вы научитесь
Понимать полный цикл проектов Data Science — от исследования данных до внедрения моделей в продакшен — и говорить на одном языке с ML-специалистами
Разбираться в возможностях машинного обучения — освоите базовые принципы классических алгоритмов и нейросетей для CV/NLP, даже без углублённого математического бэкграунда
Избегать типичных ошибок при внедрении ИИ — узнаете об MLOps и поймёте, как превратить экспериментальную модель в рабочий инструмент
Содержание курса
Курс состоит из 3 модулей, которые посвящены разным аспектам анализа данных. В каждом модуле есть видео с теорией и практикой и лонгриды. После курса вы сможете осознанно выбирать подходы к решению задач Data Science — от классического ML до нейросетей — и понимать этапы внедрения моделей (MLOps).
- 3 модуля
- 3 темы
- 16 часов
- Машинное обучение и приложения
Вы узнаете, что такое машинное обучение, разберётесь в его базовых принципах и сразу закрепите знания на практике. Отдельное внимание уделено uplift-моделированию — современному подходу, который помогает точнее прогнозировать поведение клиентов.
- Современное глубинное обучение
Вы изучите основы Deep Learning и сможете применять нейросети на практике. Разберётесь, как работают большие языковые модели и где они используются в обработке текста, а также рассмотрите ключевые задачи компьютерного зрения.
- Доведение решения до продакшена
Вы узнаете, как развернуть рабочую среду для проектов Data Science с помощью Docker и настроить ключевые инструменты — Jupyter, Airflow и MLflow. Этот модуль поможет вам понять, как превратить прототип в готовое решение.
Автор курса
Елена Кантонистова