15
Курсов
250+
Отзывов
20
Обзоров
Професии

Кто такой специалист по ИИ?

Специалист по ИИ (искусственный интеллект, AI) — это программист, который с помощью специальных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект.

Что делают специалисты по ИИ и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

Что должен знать и уметь специалист по ИИ? 

Требования к специалистам по ИИ:

Востребованность и зарплаты специалиста по ИИ

На сайте поиска работы в данный момент открыто 2 576 вакансий, с каждым месяцем спрос на специалистов по ИИ растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой специалиста по ИИ по всей России:

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

Как стать специалистом по ИИ и где учиться?

Варианты обучения для специалиста по ИИ с нуля:

Ниже сделали обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения специалиста по ИИ: подробный обзор

1 место. Skillbox

Профессия Data Scientist: машинное обучениеhttps://skillbox.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 31 месяц — 4 879 ₽ / мес

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

На рынке не хватает специалистов по Data Science

включая Сбербанк, Яндекс и Тинькофф, ищут специалистов по Data Science

зарплата начинающего специалиста

 

Кому подойдёт этот курс

Вы получите базовые навыки по программированию,  аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

 

Чему вы научитесь

  1. Программировать на Python

Освоите самый популярный язык для работы с данными.

  1. Визуализировать данные

Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.

  1. Работать с библиотеками и базами данных

Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.

  1. Применять нейронные сети для решения реальных задач

Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.

  1. Строить модели машинного обучения

Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.

  1. Создавать рекомендательные системы

Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.

 

Заботимся, чтобы каждый построил карьеру мечты

 

Специалисты Skillbox из Центра карьеры помогут вам получить первую стажировку и приглашение на работу мечты

За 2021 год мы трудоустроили более 1000 студентов на работу по новой профессии

 

Как проходит обучение

  1. Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

  1. Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

  1. Работаете с преподавателем

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

  1. Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

 

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Python для Data Science
    1. Введение в Data Science
    2. Введение в Python
    3. Основы
    4. Операторы, выражения
    5. Условный оператор if, ветвления
    6. Условный оператор if: продолжение
    7. Цикл while
    8. For: циклы со счетчиком
    9. For: циклы со счетчиком, часть 2. Функция range
    10. Цикл for: работа со строками
    11. Вложенные циклы
    12. Числа с плавающей точкой (int/float)
    13. Функции
    14. float 2
    15. Установка и настройка IDE
    16. Базовые коллекции: Cписки
    17. Методы для работы со списками
    18. List comprehensions
    19. Базовые коллекции: Строки
    20. Базовые коллекции: словари и множества
    21. Базовые коллекции: Кортежи
    22. Функции — Рекурсия
    23. Работа с файлами
    24. Исключения: работа с ошибками
    25. Введение в ООП
    26. Основные принципы ООП
    27. Итераторы и генераторы
  2. Аналитика. Начальный уровень
    1. Библиотека NumPy: методы анализа массивов
    2. Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
    3. Библиотека pandas: индексация и выбор данных
    4. Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
    5. Основы визуализации данных с помощью Matplotlib
    6. Продвинутая визуализация с Matplotlib
    7. Визуализация с Seaborn
    8. Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
    9. Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
    10. Чтение и запись данных: CSV, XLSX
    11. Основы SQL
    12. Чтение и запись данных: JSON, MongoDB
    13. Работа со строками
    14. Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
    15. Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»
  3. Статистика и теория вероятностей
    1. Основы статистики и теории вероятностей
    2. Как врать при помощи статистики
  4. Основы математики для Data Science
    1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
    2. Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
    3. Функции одной переменной, их свойства и графики
    4. Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
    5. Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
    6. Аппроксимация и работа с производными
    7. Функции нескольких переменных, их свойства и графики
    8. Частные производные функции нескольких переменных
    9. Векторы и матрицы. Градиент
    10. Линейная регрессия и системы линейных уравнений
    11. Разложение матриц. Собственные векторы и значения
  5. Машинное обучение. Начальный уровень
    1. Основные концепции Machine Learning (ML)
    2. Жизненный цикл ML-проекта
    3. Регрессия: метрики качества, преобразование входных данных
    4. Регрессия: регуляризация и градиентный спуск
    5. Классификация: kNN, наивный байесовский классификатор, деревья решений
    6. Классификация: метрики качества классификации и многоклассовая классификация
    7. Кластеризация
    8. Дополнительные техники: понижение размерности
    9. Дополнительные техники: бустинг и стекинг
    10. Знакомство с Kaggle
    11. Курсовая работа. Проанализировать данные телекоммуникационной компании и спрогнозировать отток пользователей на основе демографических характеристик, услуг, которыми они пользуются, длительности пользования услугами, метода и размера оплаты
  6. Машинное обучение. Средний уровень
    1. Введение в нейронные сети
    2. Обучение нейронных сетей
    3. Нейронные сети на практике
    4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: введение в свёртки (многоканальные свёртки, рецептивное поле)
    5. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: продвинутые операции со свёрткой (архитектуры сетей VGG и ResNet, задача Transfer Learning для свёрточных сетей)
    6. Семантическая сегментация: слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN)
    7. Семантическая сегментация: продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации
    8. Детектирование объектов. Задачи классификации и локализации 
    9. Детектирование объектов. Анализ и реализация R-CNN-архитектуры
    10. Детектирование объектов. Разбор популярных архитектур (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD) и знакомство с TensorFlow Object Detection API
    11. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer
    12. Генеративные состязательные сети
    13. Введение в NLP
    14. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов
    15. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer
    16. Обучение с подкреплением. Q-Learning
    17. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning
    18. Ускорение и оптимизация нейронных сетей
    19. Внедрение DL моделей в production
    20. Введение в рекомендательные системы и задачи ранжирования
    21. Современные подходы к построению рекомендательных систем
  7. Универсальные знания программиста
    1. Как стать первоклассным программистом
    2. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
    3. The state of soft skills
    4. Как мы создавали карту развития для разработчиков
    5. Как общаться по email и эффективно работать с почтой
    6. Повышение своей эффективности
    7. Спор о первом языке программирования
    8. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
    9. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
    10. Протокол HTTP
    11. Введение в алгоритмы
  8. Английский для IT-специалистов
    1. IT Resume and CV
    2. Job interview: questions and answers
    3. Teamwork
    4. Workplace communication
    5. Business letter
    6. Software development
    7. System concept development and SRS
    8. Design
    9. Development and Testing
    10. Deployment and Maintenance

 

Дипломные проекты

Проект-соревнование на платформе Kaggle. Вы используете анонимные данные о заказах клиентов, чтобы предсказать, какие продукты будут в их следующем чеке. Создадите рекомендательную систему для сайта и рекламных коммуникаций.

Проект-соревнование на платформе Kaggle. Это подразумевает написание воспроизводимого кода, генерирующего csv-файл с ответами, в котором для каждого изображения с лицом человека указана его наиболее вероятная эмоция. В итоге вы реализуете собственный проект в области компьютерного зрения.

 

Ваше резюме после обучения

Профессиональные навыки:

Диплом Skillbox

Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.

2 место. Нетология

Data Scientisthttps://netology.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 129 900 ₽ или рассрочка на 24 месяца — 5 412 ₽ / мес

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

 

Обучение на курсе поможет вам

Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет

Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии

Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка

Станете востребованным специалистом сразу после обучения и не растеряете накопленные знания и навыки

Прожить опыт 2-3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science

Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний

Чем занимается Data Scientist

Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.

А ещё вы получите

Больше 10 кейсов в портфолио

Выполните 80 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты

Доступ в профессиональные сообщества

Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег

Помощь в трудоустройстве

Поможем составить резюме, подготовиться к собеседованию, проконсультируем по релокации

Кому будет полезен этот курс

Новичкам в Data Science

С нуля овладете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.

 

Разработчикам

Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов и новые полезные знакомства.

 

Аналитикам

Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Систематизируете знания и углубитесь в сферу Data Science.

 

Чему вы научитесь

Работать SQL

Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов

Использовать Python и библиотеки

Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

Проверять данные и определять проблемы

Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки

Строить модели машинного обучения

Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

Применять математику

Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Лидировать DS-проект

Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения

 

Структура программы

Часть 1. Получение и подготовка данных (SQL и Python)

Программа построена от простого к сложному. Первый модуль научит вас понимать, где взять данные, и находить между ними связи. 

Узнаете, как писать SQL запросы, чтобы получать данные из хранилищ — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. 

Научитесь быстро создавать материалы исследований, чтобы получать инсайты для принятия решений. Познакомитесь с основами статистических проверок гипотез — чтобы больше ни один вывод не был сделан «потому что так было всегда» или «так кажется».

 

Часть 2. Обработка данных и создание признаков для моделей (Feature Engineering)

Научитесь проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений. Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения и экономить время заказчика. 

Строить деревья решений, модель логистической регрессии, использовать Random Forest в задачах классификации, строить линейную и полиномиальную регрессию — одним словом, знать где применять и что ожидать от работающих и математически обоснованных методов решения бизнес-задач.

 

Часть 3. Суперсила: машинное обучение для 5 ключевых областей применения

В этом модуле вы научитесь строить рекомендательную систему, чтобы решить проблему нехватки данных, возвращать клиентов и увеличивать средний чек.

Решать задачу распознавания и преобразования изображений, чтобы узнавать наиболее привлекательные товары на полках. 

Выделять признаки для анализа изображений: лиц, почерка, особенностей предметов, чтобы конвертировать рукописный текст в электронный или узнавать постоянных покупателей. 

Обучать нейронную сеть там, где стандартным машинным обучением уже не обойтись.

Программа

SQL и получение данных

В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален. Вы научитесь с помощью SQL получать данные из БД, фильтровать, агрегировать, а также импортировать и экспортировать.

10 часов теории

25 часов практики

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовывать это на языке Python.

20 часов теории

30 часов практики

Когда данные получены, нужно изучить их, выявить закономерности, а также подготовить для создания модели. Вы научитесь визуализировать данные, проверять их на целостность, валидность, полноту, очищать от шумов, пропущенных значений, работать с размерностью, а также создавать фичи для моделей.

15 часов теории

22 часа практики

Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными.

18 часов теории

18 часов практики

Вы научитесь строить основные модели обучения с учителем и без, а также ансамбли моделей. Кроме этого, сможете подбирать метрики, чтобы оценивать качество модели, итерационно повышать его и бороться с переобучением.

40 часов теории

21 час практики

Вы научитесь планировать разработку data science-проектов, а также грамотно рассказывать заказчикам о результатах исследований.

2 часа теории

6 часов практики

В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.

12 часов теории

8 часов практики

Вы освоите основные техники машинного зрения — извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов — а также научитесь строить нейросети.

20 часов теории

12 часов практики

Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.

18 часов теории

10 часов практики

Завершим обучение состязанием с товарищами по курсу: в составе мини-команды, за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка, вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задействуя все знания и навыки, полученные на курсе.

Интеграция и использование machine learning решений в бизнесе, как правило, подразумевает командную игру, поэтому хакатон полезен ещё и как тренировка необходимых soft skills.

8 часов практики

Дипломный проект

В рамках дипломного проекта вы сможете построить ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста и т. д.

Если в моменте у вас нет идей для своего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим вам учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.

60 часов практики

Гарантия возврата денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

 

Ваше резюме после обучения

Data Scientist

Достигнутые результаты

Ключевые навыки

3 место. GeekBrains

Факультет искусственного интеллектаhttps://gb.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 3 885 ₽ / мес

Пройдите обучение по Data Science с нуля и получите востребованную профессию

За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. Применяя методы машинного обучения, они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы поможем стать таким специалистом с нуля и найдем вам работу.

После учебы вы сможете работать по специальностям

Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения, вы не найдёте работу, мы вернём вам деньги

Учитесь по своим правилам

Два формата обучения:

Везде предусмотрены домашние задания и их проверка преподавателем. Выберите удобный формат, проконсультировавшись с менеджером.

Программа обучения

Наша программа одна из самых объёмных и содержательных. В то же время её легко понять, потому что знания даются постепенно: от базы к продвинутым инструментам.

380

часов обучающего контента и практики

12

проектов в портфолио

2-3

вебинара в неделю

Подготовительные курсы

Их необязательно проходить, но они помогут лучше погрузиться в обучение.

Видеокурс: как учиться эффективно

 

Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.

7 видеоуроков

Основы математики

 

Сможете освежить базовые знания по математике и облегчить погружение в методы машинного обучения.

14 видеоуроков

Основы программирования

 

Узнаете об особенностях языков программирования и получите первый опыт написания кода.

17 видеоуроков

Основы языка Python

Для новичков и опытных программистов: вы познакомитесь с инструментами разработки и освоите машинное обучение на Python.

17 видеоуроков

Git. Базовый

Познакомим с основными понятиями: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений.

13 видеоуроков

I год

I четверть

Программирование

Научитесь работать в Linux и создавать сервера в облачных сервисах AWS, проводить поиск информации и основные операции с файлами, выполнять мониторинг работы сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Освоите библиотеки языка Python, предназначенные для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

Встреча декана со студентами

Основы языка Python

4 недели— 8 уроков

Linux. Рабочая станция

4 недели — 8 видеоуроков

Основы реляционных баз данных и MySQL

6 недель — 12 уроков

Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

5 недель — 10 уроков

Проекты

II четверть

Сбор данных и статистическое исследование

Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Научитесь работать с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также познакомитесь с особенностями открытых данных (OpenData).

 

Библиотеки Python для Data Science: продолжение

 

2 недели — 4 урока

Методы сбора и обработки данных из сети Интернет

 

4 недели — 8 уроков

Введение в математический анализ

 

5 недель — 11 уроков

Теория вероятностей и математической статистике

 

4 недели — 8 уроков

Проект

III четверть

Математика для Data Scientist

Рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Поймете, как устроены алгоритмы на уровне математики.

 

Линейная алгебра

3 недели — 5 уроков
7 часов обучающего контента, 15 часов практики

Алгоритмы анализа данных

 

4 недели — 8 уроков

Проект

IV четверть

Машинное обучение

Освоите Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.

 

Машинное обучение в бизнесе

5 недель — 10 уроков

Рекомендательные системы

 

4 недели — 8 уроков

Видеокурс от Мегафон + курсовой проект

 

2 недели — 2 урока

Проект

V четверть

Нейронные сети

Научитесь решать задачи Machne Learning с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, а также познакомитесь с нейронными сетями. На практике познакомитесь с фреймворками для разработки нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.

 

Введение в нейронные сети

4 недели — 8 уроков

Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей

 

3 недели — 5 уроков

Проект

VI четверть

Задачи ИИ

Изучите продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

 

Введение в обработку естественного языка

8 недель — 16 уроков

Глубокое обучение в компьютерном зрении

 

4 недели — 8 уроков

Проект

II четверть

Специализация

Изучите фреймворк PyTorch и углубитесь в работу с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.

 

Введение в компьютерное зрение от Nvidia

4 недели — 8 уроков
12 часов обучающего контента, 24 часа практики

Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей

 

3 недели — 5 вебинаров
10 часов теории, 15 часов практики

Введение в обработку естественного языка

 

4 недели — 10 уроков
15 часов теории, 30 часов практики

Проект

Вне четверти

Предметы с индивидуальным выбором даты старта

Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения.

 

Подготовка к поиску работу

2 недели — 4 урока

История развития

3 недели — 7 уроков

Алгоритмы и структуры данных на Python

 

5 недель — 9 уроков

Введение в высшую математику

 

2 недели — 4 урока

Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle

 

9 недель — 9 уроков

Язык R для анализа данных

 

3 недели — 5 уроков

Визуализация данных в Tableau

 

2 недели — 4 уроков

Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении

 

2 недели — 3 урока

Проекты

Начало формы

Конец формы

Открытое образование

Введение в искусственный интеллектhttps://openedu.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. Будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области.

За последние десятилетия во многих областях науки и индустрии стали накапливаться большие объемы данных, а также стали развиваться методы машинного обучения, позволяющие извлекать из этих данных знания и экономическую пользу. Сегодня методы анализа данных позволяют решать настолько сложные задачи, что в применении к ним всё чаще используют термин “искусственный интеллект”.

Задача — дать слушателям базовое представление о методах искусственного интеллекта, познакомить с терминологией и научить применять некоторые из методов для решения несложных задач.

Состоит из коротких видеолекций от 5 до 15 минут длиной. После каждого фрагмента лекции предлагаются не оцениваемые вопросы на понимание прослушанного материала. Если вам не удается ответить на вопрос, мы очень рекомендуем прослушать фрагмент еще раз и затем только переходить к следующему фрагменту лекции.

Программа

  1. Введение в искусственный интеллект
  2. Введение в машинное обучение
  3. Машинное обучение в задачах классификации
  4. Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
  5. Введение в теорию вероятностей
  6. Введение в математическую статистику
  7. A/B тестирование
  8. Основы визуализации данных
  9. Введение в нейронные сети
  10. Нейронные сети в задачах распознавания изображений
  11. Нейронные сети в задачах стилизации изображений
  12. Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и  ассоциативные правила

Результаты обучения

В результате усвоения курса слушатели научатся:  

  1. Обучать несложные модели на готовых данных в Orange
  2. Интерпретировать статистические данные
  3. Проводить разведывательный анализ данных
  4. Понимать основные ошибки в рассуждениях на основе данных
  5. “Отличать случайное от неслучайного” — проверять гипотезы
  6. Грамотно визуализировать результаты исследований

УНИВЕРСИТЕТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

DATA-SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИhttps://neural-university.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 154.900 RUB

Станьте Middle AI разработчиком за 7 месяцев и реализуйте собственный нейросетевой проект!

 

ЧТО БУДЕТ РЕЗУЛЬТАТОМ ОБУЧЕНИЯ

Вы станете Middle AI разработчиком за 7 месяцев вместо 2 лет самостоятельного изучения

Сильные навыки написания нейронных сетей

За 7 месяцев вы освоите более 32 реальных нейронных сетей: от самых простых до новейших и наиболее сложных нейронных сетей

Реализованный нейросетевой проект для себя или своей компании

На курсе вас ждет индивидуальная работа с наставником для достижения результата и консультации по реализации собственного проекта

Крутое портфолио, диплом и рекомендации для трудоустройства

Вы получите всё необходимое для старта работы в области машинного обучения или для получения более интересных задач и большей зарплаты на текущем месте

 

Программа

Основы Python

  1. Синтаксис Python
  2. Numpy
  3. Часть 1
  4. Часть 2
  5. Matplotlib и Seaborn
  6. Функции и модули

Базовая математика

  1. Матрицы и функции
    8. Множества, бинарная логика, комбинаторика
    9. Теория вероятностей и статистика. Часть 1
    10. Теория вероятностей и статистика. Часть 2

Нейронные сети

  1. Введение в нейронные сети
    12. Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
    13. Свёрточные нейронные сети
    14. Обработка текстов с помощью нейросетей
    15. Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
    16. Нейронные сети для решения задачи регрессии
    17. Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
    18. Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
    19. Автокодировщики
    20. Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
    21. Генеративные состязательные сети
    22. Введение в генетические алгоритмы
    23. Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
    24. Сегментация изображений
    25. Алгоритмы кластеризации данных
    26. Обучение с подкреплением
    27. Генерация текста
    28. Cегментация текста
    29. Object Detection (обнаружение объектов)
    30. Распознавание речи

Интеграция в Production

  1. Описание основных источников данных
    32. Варианты хранения данных (структурированные, неструктурированные, бинарные)
    33. Типы хранения данных
    34. Методы получения данных из систем источников
    35. Web-scrapping
    36. Вторая и третья нормальные формы
    37. Key-value структура данных
    38. Схема данных
    39. Витрины данных
    40. Инструменты построения моделей данных

Академия IT

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТhttps://academiait.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: бесплатно

Stepik

Быстрый старт в искусственный интеллектhttps://stepik.org

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: бесплатно

Курс поможет войти в мир искусственного интеллекта, станет тем самым «быстрым стартом», который позволит познакомиться со сферой ИИ, а в дальнейшем начать исследования и/или карьеру в этой области.

Онлайн курс познакомит с базовыми областями искусственного интеллекта. В рамках курса раскрываются такие темы, как алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, обработка текста и многие другие.

Курс рассчитан на четыре недели — по неделе на модуль. Каждое занятие состоит из видеолекций, посвященных определенной тематике, а также практических задач, которые помогут закрепить пройденный материал на практике.

Модули программы:

Это первая часть программы интенсивной подготовки по спортивному программированию и ИИ RuCode Festival, реализуемой МФТИ совместно с Фондом развития Физтех-школ при поддержке Фонда президентских грантов.

Для кого этот курс

Курс рассчитан на учащихся старших классов школы и студентов младших и старших курсов технических специальностей, имеющих базовые знания по программированию и желающих развиваться в сфере искусственного интеллекта.

Программа курса

Машинное обучение

  1. Введение
  2. Линейные алгоритмы
  3. Метрики
  4. Алгоритмы. Выбор модели
  5. Домашнее задание

Компьютерное зрение

  1. Нейронные сети: основы
  2. Сверточные нейронные сети
  3. Практика: классификация картинок
  4. Задачи компьютерного зрения
  5. Популярные архитектуры (ResNet), дообучение нейронной сети
  6. Домашнее задание

Обработка естественного языка

  1. Введение в NLP
  2. Выделение признаков
  3. Word Embeddings
  4. Рекуррентные нейронные сети
  5. Рекуррентные нейронные сети на практике
  6. Домашнее задание

Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте

  1. Делаем быстрое и простое решение. Жадный алгоритм
  2. Делаем быстрое и простое решение. Вероятностный подход
  3. Делаем быстрое и простое решение. Эмпирические наблюдения
  4. Подкрутка простых решений
  5. Классификация с помощью подсчета статистик
  6. Итоговое тестирование

Udemy

Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Pythonhttps://www.udemy.com

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 7 990 руб.

Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python


Чему вы научитесь

Программа:

Введение

Основные понятия

Основные задачи и методы Машинного обучения

Ансамблирование в машинном обучении

Будущее ИИ завершение Теоретической части

Основы Программирования на Python

Построение моделей Машинного обучения в Python

Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения

Мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного Интеллекта и машинного обучения. Вы познакомитесь с основными видами, алгоритмами и моделями, которые используются для решения абсолютно разных задач, и мы даже построим нашу собственную нейронную сеть. Мы даже попробуем создать вместе модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel — для тех, кто не хочет ничего программировать.

Этот курс может стать своеобразным трамплином для развития вашей карьеры в области Искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. На его основе вы сможете в дальнейшем выбрать уже ту конкретную область, в которой вы бы хотели развиваться и работать дальше. Нельзя не упоминуть, что специалисты в области ИИ и Big Data сегодня — одни из самых высокооплачиваемых и искомых на рынке (по разным оценкам всего на глобальном рынке сегодня около 300 000 специалистов по ИИ, в то время как спрос на них — несколько миллионов).

aisimple

Курс по нейронным сетям на Python для новичковhttps://school.aisimple.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 7 900 ₽

Для кого это нужно?

Подойдут любому:

О чем?

Полноценный месячный курс по нейронным сетям

Теоретическая часть, начиная с самых базовых понятий

Методы математической статистики, вычислительной математики

Процесс моделирования, алгоритм создания нейросетевой или иной модели для решения практических задач

Python и его библиотеки: Statsmodels, Pandas, Numpy, SciKit-Learn, Keras

Программа

Основы ИИ и практическая реализация
нейросетей на Python / С++

Урок 1

Введение в ИИ и алгоритмы машинного обучения

  1. Введение
  2. Классификация методов
  3. Типы задач, решаемых при помощи ИИ
  4. Сравнительный анализ распространенных алгоритмов машинного обучения
  5. Искусственные нейронные сети
  6. Этапы нейросетевого моделирования
  7. Домашнее задание

Урок 2

Искусственный нейрон и алгоритмы обучения НС прямого распространения

  1. Искусственный нейрон
  2. Многослойная нейронная сеть прямого распространения
  3. Обучение нейронной сети (теория)
  4. Алгоритмы обучения искусственной нейронной сети прямого распространения
  5. Обучение нейронной сети при помощи алгоритма обратного распространения ошибки
  6. Способы нормализации переменных
  7. Домашнее задание

Урок 3

Решение задачи аппроксимации МНК vs НС прямого распространения

  1. Общая постановка задачи аппроксимации
  2. Решение задачи аппроксимации и прогнозирования при помощи ИНС (теория)
  3. Решение задачи аппроксимации при помощи метода МНК
  4. Решение задачи аппроксимации при помощи готового ПО на Python, реализация ИНС
  5. Решение задачи аппроксимации при помощи готового ПО на Python, реализация МНК
  6. Домашнее задание

Урок 4

Основы программирования на Python без использования библиотек

  1. Основы программирования нейронных сетей на Python / C++ (особенности, библиотеки)
  2. Разработка ИНС прямого распространения на языке Python или С++ для решения задачи аппроксимации (последовательное написание кода)
  3. Домашнее задание

Урок 5

Решение задачи классификации при помощи НС на Python

  1. Общая постановка задачи классификации
  2. Решение задачи классификации при помощи ИНС
  3. Решение задачи классификации при помощи реализации ИНС на Python
  4. Домашнее задание

Урок 6

Нейронные сети Кохонена

  1. Нейронные сети Кохонена
  2. Алгоритм самообучения НС Кохонена
  3. Алгоритм самоорганизации НС Кохонена
  4. Постановка задачи кластеризации
  5. Практическая реализация НС Кохонена на Python
  6. Домашнее задание

Урок 7

Основы обработки данных для выборки

  1. Методы обработки выборки исходных данных
    • Соответствие используемой структуре
    • Непротиворечивость
    • Репрезентативность
  2. Практическая часть – сверточные сети с использованием библиотек Keras / TensorFlow
  3. Выпускная работа (выбор темы)

Урок 8

Разбор выпускных работ

  1. Онлайн-разбор выпускных работ
  2. Ответы на вопросы

Чему вы научитесь

1

Фундамент знаний

Вы получите основательный фундамент базовых знаний в области логики, математической статистики и математического анализа.

2

Умение понимать то, что вы делаете

Вы сможете мыслить с точки зрения целесообразности применения того или иного метода для конкретных задач. Отсутствие слепого копирования чужих подходов.

3

Умение создавать собственные рабочие математические модели

Способность проводить математическое моделирование самостоятельно без использования готовых шаблонов, а также проверять работоспособность выбранного подхода и модели.

4

Научитесь решению реальных практических задач

В ходе прохождения вы самостоятельно освоите основы языка программирования Python и сможете использовать основные его библиотеки для решения задач прогнозирования, аппроксимации, распознавания изображений

5

Возможность дальнейшего роста в сфере ИИ / DataScience

Получите возможность расти и развиваться в сфере DataScience и/или искусственного интеллекта, т.к. приобретете базовый багаж знаний.

Лекториум

Искусственный интеллект для школьников 9−11 классовhttps://www.lektorium.tv

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 2 000 ₽

Программа

К каждому уроку прилагаются полезные ссылки на современные сервисы и проекты.

Глава 1. Применение в творческих профессиях

Тест по первому разделу

Глава 2. Искусственный интеллект для медиарынка

Тест по второму разделу

Глава 3. Исплользование для рынка моды

Тест по третьему разделу

Глава 4. Искусственный интеллект для искусства

Тест по четвертому разделу

Глава 5. Какие навыки нужны и где их получить

Тест по пятому разделу

Microsoft

ИИhttps://news.microsoft.com

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: бесплатно

Благодаря новой инициативе Microsoft получить образование в области машинного обучения и искусственного интеллекта может любой желающий. Программа Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence включает в себя десять курсов, которые проведут учащегося от азов разработки ИИ до создания собственного проекта. 

Каждый длится три месяца и стартует в начале квартала. После вводного курса, в рамках которого ученики узнают общие принципы работы ИИ и познакомятся со сферами и способами его применения, начинаются практические занятия. Например, курс по использованию языка Python для обработки данных или курс, который включает в себя занятия по визуализации данных на Python и R. 

Практика чередуется с более сложной теорией. Так, в программу включен материал по математике, состоящий из необходимых элементов линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и оптимизации. Завершающая часть программы состоит из наиболее сложных материалов: моделирование данных для машинного обучения, глубокие нейросети, обучение с подкреплением, обработка естественного языка, распознавание речи и образов. 

Помимо технических занятий учащиеся пройдут курс по этике ИИ: они узнают о юридических и моральных вопросах, связанных с обработкой персональных данных и построением систем искусственного интеллекта. 

АНО ДО «РШП»

Искусственный интеллект для будущей карьерыhttps://ii-s-nulya.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Этапы образовательной программы

1 этап

Онлайн марафон

На протяжении двух дней эксперты расскажут, какое место технологии искусственного интеллекта занимают в современном мире, и как каждый может найти в нём себя.

2 этап

8-недельная образовательная программа

Программа нацелена на изучение разных тем, связанных с технологиями искусственного интеллекта и решение практических заданий. Это поможет понять, какая технология подходит именно тебе.

3 этап

Открытые онлайн курсы

Здесь у начинающих слушателей будет возможность пройти полноценную программу по Big Data, а у подготовленных (читайте — у тех, кто владеет основами языка Python, математики, статистики и теорвера) будет возможность пройти программу обучения по Data Science.

4 этап

Live coding battle

На этом этапе у вас появится возможность попрактиковаться в первых задачах машинного обучения в турнирном формате. Идея очень простая: вам даётся несколько задач для решения. Вы самостоятельно их решаете и загружаете варианты для проверки в платформу. Кто первый решил все задачи и сделал это быстрее — тот победил.

5 этап

Хакатон (Идеатон)

Финальный этап для студентов технических специальностей, нацеленный на знакомство с форматом чемпионата вживую. Нужно только внимательно изучить требования к мероприятию и быть готовыми создать «что-то из ничего» за несколько дней (или даже часов).

Coursera

Artificial Intelligencehttps://www.coursera.org

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: разная стоимость

10 самых популярных курсов по запросу artificial intelligence

НИУ ВШЭ

Искусственный интеллект в медиапланированииhttps://www.hse.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

В результате успешного освоения курса студенты будут: • знать ключевые векторы развития медиаиндустрии; основных поставщиков ПО, обучающих данных и участников экосистемы искусственного интеллекта; ключевые принципы работы рекомендательных сервисов, систем реального времени и искусственного интеллекта; • уметь использовать современные технологии для медиапланирования и управления рекламными кампаниями; • владеть навыками работы с обучающими данными; навыками анализа применимости тех или иных алгоритмов для решения задач формирования персональных рекомендаций.

Планируемые результаты обучения

 

Содержание учебной дисциплины

История возникновения искусственного интеллекта и принципы его работы. Обзор основных видов архитектур нейронных сетей и практические примеры решаемых задач. Обзор экосистемы технологий искусственного интеллекта: основные поставщики и продукты. Ключевые отличия от традиционных технологий прогнозирования.

Сбор и подготовка данных для обучения и проверки моделей. Обзор открытых и коммерческих источников внешних данных. Претренированные модели как инструмент передачи концентрированных знаний.

Обзор существующих технологии и инструментов. Новый подход к анализу потребительских предпочтений, тенденция персонализации потребления. Разбор и анализ бизнес-кейсов.

Цели и задачи прогнозирования медиапотребления. Обзор традиционных подходов к решению задачи. Применение новых технологии для решения задач прогнозирования. Медиапланирование TV кампаний. Планирование в режиме реального времени, автоматизация процесса принятия решений для рекламодателя. Разбор и анализ бизнес-кейса.

Новые возможности по извлечению знаний из медиа контента. Примеры применения. Разбор и анализ бизнес-кейса.

Cabar School

Введение в искусственный интеллектhttps://school.cabar.asia

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

Это базовый вводный курс в мир искусственного интеллекта. Включает в себя 5 основных модулей, полезные ссылки и глоссарий и предназначен для любого человека, который хочет набраться вдохновения, а также концептуальной и практической базы для изучения искусственного интеллекта (AI).

Рассчитан на 6 недель изучения с нагрузкой от 4 -6 часов в неделю (в зависимости от сложности раздела).

Модули состоят из видеолекций от 8 до 15 минут, к видеоматериалу прилагется дословная расшифровка.

Рекомендуется для практикующих и начинающих журналистов, блогеров, студентов факультетов журналистики вузов стран Центральной Азии.

Требуется минимальное владение информационными компьютерными технологиями (на уровне опытного пользователя ПК ).

Создан в рамках проекта IWPR CA “Развитие новых медиа и цифровой журналистики в Центральной Азии” при сотрудничестве со Школой Данных Кыргызстана.  Материалы размещаются на платформе медиашколы, и будут доступны только зарегистрировавшимся участникам. Все курсы, созданные в рамках проекта, являются собственностью IWPR СA и могут быть использованы для других проектов, на усмотрение IWPR СA.

Что вы изучите?

Сергей Марков

Лекции по искусственному интеллекту и машинному обучениюhttps://www.youtube.com

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: бесплатно

Skillcare

ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТАhttps://skillcare.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 1 920 руб.

Мы сформировали базовый курс, в формате от А-Я, который позволит освоить востребованную сферу — искусственного интеллекта с нуля. 

Разработан для: 

1) Предпринимателей. Вот некоторые аспекты, как применить ИИ в бизнесе: маркетинг и реклама, виртуальные помощники или собеседники (чат-боты), анализ рынка и прогнозы продаж. 

2) Наемных специалистов. Уже сейчас зарплата специалистов в сфере искусственного интеллекта варьируется от 130 000 до 300 000 руб. (по сост. на декабрь 2019). Дальше она будет только расти. 

3) Разработчику, который планирует подхватить новый тренд, найти клиентов в сфере ИИ и связать свою работу с новыми технологиями цифровой экономики. 

4) Специалистов смежных профессий. Огромную ценность сегодня представляют специалисты в ИИ на стыке профессиональных областей — банки, маркетинг, управленческий учет, продажи, госслужба, медицина, юриспруденция. 

Наиболее значимые темы:

  1. Введение в системы ИИ;
  2. История развития представлений и способы программирования;
  3. Правовые и теоретические основы профессиональной деятельности;
  4. Логические способы программирования;
  5. Экспертные системы, построение нейронных сетей;
  6. Ключевые проекты в сфере — ELIZA, SHRDLU, MYCIN, Deep Blue, AlphaGo, IBM Watson.
  7. Прикладное применение — в таких областях, как государственное управление, здравоохранение, безопасность, транспорт, промышленность, коммерция, творчество, наука, образование;
  8. Современные тенденции развития технологий в России и мире;
  9. Популярные мифы о ИИ;
  10. Смежные технологии с ИИ — квантовые технологии и нанотехнологии.

Повышайте свою ценность сегодня, приступите к изучению прямо сейчас!

Что дает курс

mob-edu

INTEL AI FOR YOUTH ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ КАЖДОГО»https://ai.mob-edu.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: нет информации

ПРЕДМЕТНЫЕ ОБЛАСТИ, ИЗУЧАЕМЫЕ В ПРОГРАММЕ:

СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ

ПРОГРАММА ВКЛЮЧАЕТ ЧЕТЫРЕ МОДУЛЯ:

ВДОХНОВЕНИЕ

  1. МОДУЛЬ

Исследование возможностей ИИ и обсуждение проблем, связанных с реализацией ИИ;

ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ

  1. МОДУЛЬ

Обучение базовым концепциям ИИ через решение практик нетехнических задач;

ОПЫТ

  1. МОДУЛЬ

Глубокое погружение в ИИ через практику и решение технических задач. В модуле обучение возможен выбор одного из трех направлений: наука о данных, машинное обучение, машинное зрение. Написание программ на языке Python является сквозным элементом каждого из направлений;

ПРИМЕНЕНИЕ ЗНАНИЙ

  1. МОДУЛЬ

Создание социально направленных проектов с использованием элементов искусственного интеллекта.

МОДЕЛИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ

На уровне образовательной организации могут быть использованы следующие модели реализации программы.

МОДЕЛЬ 1. « ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ»

Модель может быть реализована в рамках системы основного или дополнительного образования. Программа рассчитана на весь учебный год и направлена на углубление знаний, развитие интересов, способностей учащихся, их профессиональное самоопределение.

Длительность от 72 до 144 часов.

МОДЕЛЬ 2. «ПРОЕКТНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ»

Программа может быть реализована в рамках проектной деятельности, курса «Индивидуальный проект» или внеурочной деятельности. Модули программы могут стать дополнением  к материалам для подготовки к олимпиаде по НТИ или профильным конкурсам и соревнованиям в направлении ИИ.

Длительность от 72 до 144 часов.

МОДЕЛЬ 3. «ЛАБОРАТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»

Модель предполагает создание лабораторий ИИ  на базе образовательного учреждения. В рамках лаборатории могут проводиться обучающие занятия,  STEM мероприятия, работа над проектами, разработка и реализация проектных решений в области ИИ под руководством группы технических экспертов. Занятия в лаборатории могут служить  дополнением профильного учебного предмета или специализации.

Длительность обучения от 72 до 144 часов.

«Университет РАУ»

Искусственный интеллект (ИИ)https://rau.ru

Специалист по ИИ: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Стоимость: 18 000 рублей

Слушатели изучают передовые концепции машинного обучения, в том числе деревья решений, QUEST-алгоритм применительно к номинальным, порядковым и непрерывным функциям и недостающим данным.

В ходе изучения машинного обучения подробно рассматривается C5.0-алгоритм и его ключевые функции, такие как глобальная оптимизация и сокращение. Слушатели изучают продвинутые вопросы анализа, применительно к деревьям решений, таким как прогнозирование и упаковка.

Курс охватывает четыре основные темы:

Карта сайта