Машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект (AI, ML, NLP, Data Science)
Для построения экспертных систем принятия решений, помимо непосредственных методов, реализующих анализ и преобразование информации, необходима возможность собирать и агрегировать необходимые данные.
Количество собираемых данных может оказаться достаточно существенным, а снижение их детализации может негативно сказаться на качестве итоговых решений. В других случаях выгодно собирать всю доступную информацию, которая впоследствии может быть потенциально использована для составления аналитики и прогнозов систем принятия решений. Для эффективной быстрой работы таких систем необходим надежный и быстрый способ получать собранные данные соответственно направляемым ими запросам. Системы больших данных занимаются вопросами хранения и обеспечения доступа к данным, хранение и своевременный доступ к которым невозможен при использовании обычных систем хранения данных.
Курс предназначен для аналитиков и разработчиков экспертных систем, желающих получить базовую экспертизу в области обработки и хранения больших объемов данных.
Количество собираемых данных может оказаться достаточно существенным, а снижение их детализации может негативно сказаться на качестве итоговых решений. В других случаях выгодно собирать всю доступную информацию, которая впоследствии может быть потенциально использована для составления аналитики и прогнозов систем принятия решений. Для эффективной быстрой работы таких систем необходим надежный и быстрый способ получать собранные данные соответственно направляемым ими запросам. Системы больших данных занимаются вопросами хранения и обеспечения доступа к данным, хранение и своевременный доступ к которым невозможен при использовании обычных систем хранения данных.
Курс предназначен для аналитиков и разработчиков экспертных систем, желающих получить базовую экспертизу в области обработки и хранения больших объемов данных.
Бесплатная консультация по формированию плана обучения для корпоративных групп
2 дня (16 часов)
Общий объём
Корпоративный формат
Даты начала
от 54000 ₽
Стоимость
Применение искусственного интеллекта для решения задач организаций
5 дней (40 часов)
Общий объём
20.01.2025; 24.02.2025; 07.07.2025; 10.11.2025
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
27.01.2025; 10.03.2025; 14.07.2025; 17.11.2025
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, часть 2
5 дней (40 часов)
Общий объём
03.02.2025; 17.03.2025; 12.05.2025; 06.10.2025; 15.12.2025
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, Numpy для Data Science, часть 3
5 дней (40 часов)
Общий объём
10.02.2025; 24.03.2025; 19.05.2025; 17.11.2025; 22.12.2025
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, Pandas для Data Science, Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Pandas, часть 4
5 дней (40 часов)
Общий объём
07.07.2025; 29.09.2025
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Математика для Data Science, часть 1. Теория вероятностей и статистика
5 дней (40 часов)
Общий объём
14.07.2025; 10.11.2025
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Математика для Data Science, часть 2. Математический анализ и линейная алгебра
5 дней (40 часов)
Общий объём
31.03.2025; 21.07.2025; 20.10.2025
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Машинное обучение на Python, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
07.04.2025; 28.07.2025; 24.11.2025
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Машинное обучение на Python, часть 2
5 дней (40 часов)
Общий объём
20.01.2025; 24.02.2025; 26.05.2025; 15.09.2025
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
27.01.2025; 10.03.2025; 02.06.2025; 22.09.2025
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 2
10 дней (80 часов)
Общий объём
03.02.2025; 17.03.2025; 16.06.2025; 01.09.2025
Даты начала
от 150000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 3. Анализ текстовых данных и обработка естественного языка
10 дней (80 часов)
Общий объём
10.02.2025; 24.03.2025; 04.08.2025; 01.12.2025
Даты начала
от 150000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python часть 4. Компьютерное зрение
5 дней (40 часов)
Общий объём
25.08.2025
Даты начала
от 75000 ₽
Стоимость
Разработка конвейеров, автоматизация и развертывание моделей машинного обучения, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
24.11.2025
Даты начала
от 75000 ₽
Стоимость
Разработка конвейеров, автоматизация и развертывание моделей машинного обучения, часть 2
5 дней (40 часов)
Общий объём
13.10.2025
Даты начала
от 75000 ₽
Стоимость
Использование инструментов для анализа текста (Bert, Natascha, Gensim)
Центр готов взять на себя разработку курса обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.
Разработка курса под вашу задачу
Курсы машинного обучения для Data Science
Data Science — сфера деятельности, связанная с анализом данных и поиском оптимальных решений на базе этих данных. По мере резкого увеличения объема информации специалисты по статистике и вычислительной математике перестали справляться с такими задачами и потребовалось подключение искусственного интеллекта (ИИ) – мощных компьютерных систем, в какой-то степени имитирующих работу человеческого мозга.
ИИ способен к самообучению (машинное обучение) как с помощью данных, подготовленных людьми, так и собранных самостоятельно с помощью искусственных нейронных сетей – компьютерного алгоритма, моделирующего работу нейронов мозга человека.
Обучение нейронным сетям и искусственному интеллекту – востребованное и актуальное направление повышения квалификации топ-менеджеров и руководителей разных уровней.
Курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению необходимы специалистам, работающим в самых разных областях:
ИИ способен к самообучению (машинное обучение) как с помощью данных, подготовленных людьми, так и собранных самостоятельно с помощью искусственных нейронных сетей – компьютерного алгоритма, моделирующего работу нейронов мозга человека.
Обучение нейронным сетям и искусственному интеллекту – востребованное и актуальное направление повышения квалификации топ-менеджеров и руководителей разных уровней.
Курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению необходимы специалистам, работающим в самых разных областях:
- IT-подразделения.
- Проектирование летательных аппаратов для ускорения испытаний самолетов (пример – решение задачи минимизации массы крыла самолета).
- В военно-промышленном комплексе: для разработки алгоритмов поведения дронов, беспилотных подводных аппаратов – принятия решений для обеспечения безопасности.
- Создание для крупных ритейлеров моделей соотношения спрос/ предложение и алгоритмов расчета оптимальной цены товара.
- В медицине для облегчения расчетов вероятности групп заболеваний на основе статистического анализа симптомов, исторических данных и другой имеющейся информации.
- В сельском хозяйстве для оптимизации режимов ухода за домашними животными и культурными растениями.
- Персонализированный маркетинг (электронные рассылки и т. д.).
- Обработка больших объемов данных для принятия финансовых и управленческих решений.
- Взаимодействие с клиентами (голосовые помощники, поддержка диалога в чатах и др.)
Что нужно знать для обучения ИИ
Для успешного освоения курса обучения «Искусственный интеллект» специалисту необходимо знать основы нескольких областей математики:
Для разработки моделей машинного обучения и работы с базами данных нужно владеть языком программирования Python.
- линейная алгебра;
- теория вероятностей и математическая статистика (оценка значимости данных);
- математический анализ (уравнения в частных производных и др.) и методы оптимизации;
- временные ряды.
Для разработки моделей машинного обучения и работы с базами данных нужно владеть языком программирования Python.
Чему вы научитесь после прохождения курса
На наших курсах по обучению искусственному интеллекту в Москве вы узнаете:
Вы научитесь:
У нас вы сможете заниматься по разным программам, как очно, так и онлайн, дистанционно.
- Что такое ИИ, нейронные сети, машинное обучение.
- В каких областях и как можно применять ИИ.
- Какие перспективы использования ИИ в вашей и других специальностях.
- Какие основные этапы внедрения ИИ
Вы научитесь:
- Находить сферу применения ИИ в вашей сфере деятельности.
- Формулировать план внедрения ИИ в работе своей организации.
- Организовывать (хранить, форматировать и управлять) большие массивы данных.
- Выполнять необходимую агрегацию (объединять данные в пакеты) и обеспечивать доставку агрегированных данных для выполнения последующих расчетов и анализа.
- Создавать и обучать предиктивные (прогнозные) модели производственных процессов.
- Оптимизировать бизнес-процессы и др.
У нас вы сможете заниматься по разным программам, как очно, так и онлайн, дистанционно.