Курсы по искусственному интеллекту — лучшие бесплатные и платные обучающие программы

• Курс-профессия из 3 уровней
• Трудоустройство через 9 месяцев
• Авторы курса – дата-сайентисты из Сбера, Wrike, VISA
• Обновили курс в 2022 году.

Специалист по Machine Learning, или ML-инженер анализирует большие объёмы информации, создаёт модели для прогнозирования в бизнесе, медицине, промышленности.
Задача ML-инженера — обучать нейросети, проектировать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения.

Кому подойдёт этот курс?

• Новичкам
  С нуля освоите Python и SQL, научитесь собирать и анализировать данные. Получите необходимый минимум знаний по математике, теории вероятности и статистике. Решите задачи на основе реальных кейсов.
• Программистам
  Подтянете математику, статистику, аналитическое и алгоритмическое мышление, научитесь выявлять потребности бизнеса. Получите опыт работы с моделями машинного обучения и будете решать задачи с данными с помощью Python. Пройдёте процесс от сбора данных до деплоя модели.
• Начинающим аналитикам
  Научитесь выдвигать гипотезы и делать выводы на основе данных. Сможете писать эффективный код на Python, превращать сырые данные в полезную информацию, понимать математику и основы статистики, обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете знания, увеличите скорость работы и добьётесь повышения.

Чему вы научитесь:

• Строить модели машинного обучения
  Начнёте с простых моделей, которые требуют минимальных знаний программирования. Разберётесь в алгоритмах и научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
• Обучать нейронные сети
  Узнаете, как устроены архитектуры нейросетей для задач компьютерного зрения и NLP. Сможете использовать и дообучать готовые сетки для своих задач и тренировать собственные.
• Использовать ML-алгоритмы
  Освойте линейные и древесные алгоритмы и бустинги. Научитесь прогнозировать временные ряды и создавать рекомендательные системы. Сможете обучать модели на больших данных с помощью Spark.
• Работать с инструментами анализа данных
  Узнаете, как проводить разведочный анализ данных, и освоите Excel для аналитики. Научитесь визуализировать данные в Power BI и программировать на Python и SQL.
• Извлекать данные из различных источников
  Поймёте, как читать файлы различных форматов при помощи Python и библиотеки Pandas. Научитесь писать запросы к API, получать, очищать и сохранять данные в разных форматах.
• Настраивать инфраструктуру
  Научитесь читать и понимать архитектуры ML-решений. Познакомитесь с пайплайнами работы модели: от сборки данных до мониторинга результатов. Сможете собирать модели в виде API.

Содержание:

1. Первый уровень: базовая подготовка
   Среднее время прохождения — 5 месяцев.

• Введение в Data Science

2. Продвинутый уровень: погружение в Machine Learning и трудоустройство
   Среднее время прохождения — 4 месяца.

• Machine Learning. Junior
• Трудоустройство с помощью Центра карьеры.

3. Экспертный уровень. Выбор специализации
   Среднее время прохождения — 3 месяца.

• Machine Learning. Advanced
• Deep Learning
• Специализация Natural Language Processing
• Специализация 2. Computer Vision

4. Дополнительные курсы

• Основы математики для Data Science
• Основы статистики и теории вероятностей
• Основы статистики и теории вероятностей Advanced
• Карьера разработчика: трудоустройство и развитие
• Система контроля версий Git
• Английский для IT-специалистов.

Сертификат Skillbox подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.