Искусственный интеллект и анализ данных [Виктор Кантор, Илья Ирхин, Никита Зелинский]

Складчина: Искусственный интеллект и анализ данных [Виктор Кантор, Илья Ирхин, Никита Зелинский]

от автора специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекса на Coursera

Полный путь в AI/ML: от основ и классических методов до нейросетей, LLM и AI-агентов. Подходит тем, кто хочет начать карьеру в сфере данных, и тем, кто стремится углубиться в современные технологии и расширить свои возможности, как специалиста.

Для кого подойдет курс

• Новичкам
  которые хотят плавно войти в сферу AI/ML и понять, подходит ли им это направление.
• Специалистам с опытом
  которые уже работают с ML и хотят познакомиться с новыми технологиями и углубить свою экспертизу.
• Программистам, продактам и аналитикам
  которые создают продукты с использованием AI и хотят лучше понимать, как работают модели и современные подходы.

По итогам обучения

• Математика и Computer Science
  Разберетесь с фундаментом по математике, который нужен для понимания моделей: линейная алгебра, теория вероятностей, основы оптимизации. Освоите Python, структуры данных и алгоритмы — базу, без которой невозможно эффективно работать с ML и анализом данных.
• Classic ML
  Освоите классические методы машинного обучения — регрессии, деревья, ансамбли, кластеризацию и методы подготовки данных. Научитесь строить, оценивать и улучшать модели, понимать их поведение и применять ML к реальным задачам.
• Deep Learning
  Разберётесь, как работают современные нейросети, освоите ключевые архитектуры для компьютерного зрения, обработки текста и других задач. Научитесь обучать, настраивать и применять модели глубокого обучения для создания реальных AI-решений.
• LLM и AI агенты
  Разберётесь, как работают современные LLM, научитесь настраивать модели, строить RAG-системы и создавать AI-агентов с помощью актуальных фреймворков. Освоите основы оптимизации, продакшн-подходы и мультиагентные системы, чтобы уверенно применять AI в продуктах и рабочих процессах.
• А еще…
  Окажетесь в окружении людей, которые тоже учатся AI/ML, задают вопросы, делятся решениями и помогают друг другу проходить сложности.
  Сформируете цельную картину того, как работает современный AI, чтобы либо сделать первые шаги в новой профессии, либо прокачать навыки для роста.
• Сможете попробовать себя в разных направлениях — ML, нейросети, LLM, агенты — и понять, какое из них подходит именно вам.

Программа:

Математика и Computer Science - база для того, чтобы начать погружение в ML

Эти темы формируют базис, необходимый для понимания, как алгоритмы машинного обучения работают внутри, и как их использовать. Фактически это пререквизиты для последующих курсов. Математика (особенно основы математического анализа, линейная алгебра и теория вероятностей) лежит в основе алгоритмов ML, а Python - это язык, на котором строятся практически все модели машинного обучения.

Как поможет в карьере: эти знания необходимы всем специалистам в данных и ИИ, чтобы разобраться с машинным обучением глубже, чем на уровне "черных ящиков". Любое собеседование по машинному обучению в компанию с сильной ML командой потребует уметь рассказать про то, что происходит внутри ML модели или оценки качества модели не только на словах, но и формулами.

Classic ML - как основа для профессии

Классические алгоритмы машинного обучения, такие как линейные модели, деревья решений и ансамбли, являются основными инструментами для построения моделей на табличных данных
Как поможет в карьере: помогает разобраться в базовых методах анализа данных, которые применяются в широком диапазоне бизнес-задач.

Deep Learning

Глубокое обучение позволяет моделировать более сложные зависимости в данных и решать задачи, которые выходят за рамки возможностей классических методов.
Как поможет в карьере: усилите текущие навыки и сможете перейти в более узкие направления — компьютерное зрение, NLP или другие применения нейросетевых моделей

AI-агенты и их применения

Понимание больших языковых моделей
и AI агентов важно для работы с передовыми технологиями в AI.
Как поможет в карьере: Это позволит вам участвовать в разработке современных приложений искусственного интеллекта, например, чат-ботов и интеллектуальных помощников.

А/В тестирование

Проведение А/Б тестов и корректная оценка статистической значимости результатов позволяют принимать обоснованные решения на основе данных, а не интуитивно.
Как поможет в карьере: Навык будет незаменим для проверки гипотез, оценки влияния изменений продукта или ML-моделей, а также для уверенного обоснования этих результатов перед командой и руководством.

Production ML

Разработка и управление ML-моделями в производственной среде имеют уникальные аспекты, включая развертывание, мониторинг и масштабирование.
Как поможет в карьере: Знания помогут вам обеспечивать внедрение и поддержку моделей, которые работают в реальных условиях бизнеса.

ML System Design

Архитектурное проектирование систем для ML помогает создавать устойчивые, масштабируемые и эффективные системы.
Как поможет в карьере: Разработка таких систем является ключевым навыком для старших позиций и управления проектами машинного обучения.

Цену установит организатор
Скрытая ссылка