Обучение нейросетей на облачной инфраструктуре и фундаментальные основы Deep Learning.

Для обучения необходимо:

• Писать код на Python, знать основы ООП и классическое ML.
• Иметь опыт в анализе данных, их визуализации и манипуляции ими.
• Обладать базовыми знаниями в математике и линейной алгебре.

На курсе научат:

• работать с востребованной технологией;
• оптимизировать издержки на маркетинг, анализировать конкурентов и улучшать бизнес-процессы;
• делегировать нейросетям рутинные задачи, сокращать время на поиск и реализацию идей.

ИИ-инженеры понимают, как работают нейросети и большие языковые модели, умеют их обучать и дообучать, встраивать в продукты, оптимизировать и собирать на их основе AI-агентов. На курсе научат создавать модели и делать из ИИ настоящий полезный инструмент для бизнеса.

Стоимость указана за программу «Специалист по искусственному интеллекту: курс для ИТ-специалистов», которая подойдет для людей с опытом в ИТ: аналитиков, разработчиков и других специалистов.

Для старта нужно уверенно знать Python, принципы ООП, работу с API, SQL и работу с базами данных

Можно выбрать базовую программу «Специалист по искусственному интеллекту» (11 месяцев), которая позволяет получить фундаментальные навыки и освоить профессию с нуля.

Курс поможет освоить ИИ-инструменты на практических задачах: от создания концепт-арта до анализа данных — с кейсами из дизайна, IT, маркетинга, бизнеса и десятков других сфер.

Курс научит использовать нейросети для решения рутинных задач: генерации идей, создания контента, анализа данных и результатов, автоматизации задач и пр.

На курсе научат работать с нейросетями с нуля: от базовых принципов ИИ до практического применения в разных сферах.

Курс научит работать с нейросетями, а также расскажет, как использовать ИИ в работе, чтобы решать задачи быстрее и эффективнее.

Применение алгоритмов deep learning для решения бизнес-задач. Углубленное изучение Data Science и обучение 7 нейронных сетей. Участие в командных соревнованиях на Kaggle.

Для прохождения курса потребуется базовое понимание машинного обучения и знание языка Python.

Курс научит создавать интеллектуальные системы, способные обучаться и принимать решения.

Курс научит:

• разрабатывать системы компьютерного зрения и обработки естественного языка;
• создавать генеративные нейросети и работать над аудиоанализом;
• проводить полный цикл производства моделей машинного обучения;
• разрабатывать и поддерживать инфраструктуру по машинному обучению.