Открываем 110+ курсов на неделю за 1 ₽Узнать больше
Партнёры Академика Pro
  • Для всех
  • На русском языке
  • 15 часов
  • Бесплатно
Условия акции

Управление ML- и AI-проектами

Нейросети Kandinsky и «Шедеврум» генерируют картинки по описанию, большие языковые модели сочиняют дипломные работы, а алгоритмы в телефонах показывают, когда нам доставят пиццу. То, что было лишь идеями, стало реальностью благодаря машинному обучению (ML). Курс поможет понять, как превратить такие идеи в успешные проекты. Вы разберётесь, подходит ли вам ML. Узнаете, как формировать команду, как планировать этапы и решать проблемы. Курс будет полезен проджект- и продакт-менеджерам, а также специалистам по работе с данными, начинающим управленческую карьеру.

  • Для всех
  • На русском языке
  • 15 часов
  • Бесплатно
Условия акции
Посмотреть программу

Чему вы научитесь

  • Определять, нужно ли использовать машинное обучение для вашей задачи

  • Определять этапы работы и управлять ML-проектами

  • Собирать команду из нужных специалистов

  • Проектировать ML-системы, выбирая подходящие инструменты и технологии

Трейлер курса

Содержание курса

Курс состоит из 6 модулей, в которых есть видео, дополнительные материалы и задания для самопроверки.

  • 6 модулей
  • 6 тем
  • 15 часов
  • Общая информация

    Информация о курсе и университете.

  • Введение в мир машинного обучения

    Первый модуль посвящён погружению в область машинного обучения. Вы узнаете, что такое машинное обучение, когда его нужно использовать, и познакомитесь с основными понятиями.

  • Как обучаются модели?

    Модуль приоткрывает завесу над нутром машинного обучения. Вы узнаете, какие есть алгоритмы, как оценивается алгоритмическое решение задачи и как выстроен процесс обучения. 

  • Управление жизненным циклом ML-проектов

    Разберём основные этапы ML-проектов и обозначим роли специалистов, которые нужны для успешной реализации проекта.

Автор курса

  • Элен Теванян

    Элен Теванян

    Эксперт центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

    Руководитель машинного обучения в домене операций «Купер» (ex. «Сбермаркет»). В прошлом — руководитель отдела, отвечающего за группы алгоритмов эффективности в «Яндекс.Доставке» и руководитель направления алгоритмического анализа в X5. Начала работать в НИУ ВШЭ в 2017 году, преподаёт курсы по машинному обучению в маркетинге, а также дисциплины по введению в науку о данных.