Искусственный интеллект. Алгоритмы машинного обучения на языке Python

Программа выстроена как путь от основы к продакшену: вы начинаете с постановки задач, метрик и базовой аналитики данных, переходите к регрессии, кластеризации, деревьям решений, градиентному бустингу, KNN и ансамблям, осваиваете глубокое обучение для компьютерного зрения — от базовых CNN до детекции объектов на YOLO — и современное NLP с трансформерами, эмбеддингами, промптингом и RAG-подходом.

Параллельно формируется инженерная культура: Python-стек для работы с данными, воспроизводимые пайплайны, Git и DVC для версионирования кода, датасетов и моделей, MLflow и ClearML для трекинга экспериментов.

Завершается обучение упаковкой и интеграцией: вы оборачиваете модели в бэкенд на Python, настраиваете API, логирование и мониторинг, контейнеризуете сервис в Docker и готовите его к развёртыванию.

После завершения курса выпускники устраиваются ML-инженерами, джун-дата-саентистами или MLOps-специалистами, берут на себя задачи прогнозирования и сегментации, строят рекомендательные системы, внедряют детекторы в CV, запускают чат-ботов и ассистентов на RAG, интегрируют модели в продукт, сопровождают эксперименты и следят за качеством в проде.

Для студентов любых вузов и направлений, а также лиц, имеющих высшее или среднее профессиональное образование.

Групповая форма обучения.
Учебный процесс организуется с применением дистанционных образовательных технологий, инновационных технологий и методик обучения, способных обеспечить получение слушателями знаний, умений и навыков в области интеграции прикладных решений.

Слушатели программы будут использовать следующие инструменты обучения:

• Онлайн лекции и практические занятия по ключевым темам Программы;
• Опциональные очные занятия и консультации;
• Систему дистанционного обучения для изучения теоретических материалов в текстовом и видеоформате, прохождения тестирования и части практических задания;
• Специально разработанные интеграционные кейсы из практики индустриальных партнеров (IТ-компаний) и экспертов, участвующих в разработке и проведении курса, для формирования у слушателей примеров решения типовых проблем, с которыми сталкиваются ML-инженеры;
• Онлайн-семинары с ответами на вопросы от экспертов Программы и дополнительно привлеченных практикующих специалистов;
• Интегрированную среду разработки программного обеспечения, включающую в себя все необходимые инструменты и максимально приближенную к среде, применяющуюся в организациях реального сектора экономики, для отработки практических навыков владения инструментами и средствами разработки ПО и создания веб-страниц, интерактивных web-приложений и их стилевого оформления;
• Систему управления проектами и задачами для оповещения и отслеживания учебных активностей (изучение теории, реализация учебных проектов и т.д);
• Единую базу проектов индустриальных партнеров для прохождения практики.

Программа предусматривает участие в различных мероприятиях с индустриальными партнерами: лекции, хакатоны интенсивы и другие события.