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
11.03.2024; 08.07.2024; 28.10.2024
Даты начала
от 19800 ₽
Стоимость
Применение искусственного интеллекта для решения задач организаций
5 дней (40 часов)
Общий объём
22.01.2024; 26.02.2024; 08.07.2024; 11.11.2024
Даты начала
от 39500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
29.01.2024; 11.03.2024; 15.07.2024; 18.11.2024
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, часть 2
5 дней (40 часов)
Общий объём
05.02.2024; 18.03.2024; 13.05.2024; 07.10.2024; 16.12.2024
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Программирование на Python, Numpy для Data Science, часть 3
5 дней (40 часов)
Общий объём
25.12.2023; 12.02.2024; 25.03.2024; 20.05.2024; 18.11.2024
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
08.07.2024; 30.09.2024
Даты начала
от 39500 ₽
Стоимость
Математика для Data Science, часть 1. Теория вероятностей и статистика
5 дней (40 часов)
Общий объём
15.07.2024; 11.11.2024
Даты начала
от 39500 ₽
Стоимость
Математика для Data Science, часть 2. Математический анализ и линейная алгебра
5 дней (40 часов)
Общий объём
13.05.2024; 30.09.2024
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Основы Data Science и Big Data, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
22.05.2024; 13.11.2024
Даты начала
от 49500 ₽
Стоимость
Основы Data Science и Big Data, часть 2. Источники данных для анализа
5 дней (40 часов)
Общий объём
01.04.2024; 22.07.2024; 21.10.2024
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Машинное обучение на Python, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
08.04.2024; 29.07.2024; 25.11.2024
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Машинное обучение на Python, часть 2
5 дней (40 часов)
Общий объём
22.01.2024; 26.02.2024; 27.05.2024; 16.09.2024
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
29.01.2024; 11.03.2024; 03.06.2024; 23.09.2024
Даты начала
от 60000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 2
10 дней (80 часов)
Общий объём
05.02.2024; 18.03.2024; 17.06.2024; 02.09.2024
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
12.02.2024; 25.03.2024; 05.08.2024; 02.12.2024
Даты начала
от 150000 ₽
Стоимость
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python часть 4. Компьютерное зрение
5 дней (40 часов)
Общий объём
26.08.2024
Даты начала
от 75000 ₽
Стоимость
Разработка конвейеров, автоматизация и развертывание моделей машинного обучения, часть 1
5 дней (40 часов)
Общий объём
25.11.2024
Даты начала
от 75000 ₽
Стоимость
Разработка конвейеров, автоматизация и развертывание моделей машинного обучения, часть 2
5 дней (40 часов)
Общий объём
14.10.2024
Даты начала
от 75000 ₽
Стоимость
Использование инструментов для анализа текста (Bert, Natascha, Gensim)
Разработка курса под вашу задачу
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.
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.