Центр
системно-инженерных компетенций
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК

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.
Бесплатная консультация по формированию плана обучения для корпоративных групп

Применение искусственного интеллекта для решения задач организаций
Общий объём
Даты начала
30.05.2022; 04.07.2022; 01.08.2022; 31.10.2022; 26.12.2022
2 дня (16 часов)
Стоимость
от 19800 ₽
Программирование на Python, часть 1
Общий объём
Даты начала
06.06.2022; 01.08.2022; 03.10.2022; 28.11.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 39500 ₽
Программирование на Python, часть 2
Общий объём
Даты начала
20.06.2022; 08.08.2022; 10.10.2022; 05.12.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 49500 ₽
Программирование на Python, Numpy для Data Science, часть 3
Общий объём
Даты начала
11.07.2022; 15.08.2022; 19.12.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 49 500 ₽
Программирование на Python, Pandas для Data Science, Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Pandas, часть 4
Общий объём
Даты начала
18.07.2022; 22.08.2022; 26.12.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 49 500 ₽
Математика для Data Science, часть 1. Теория вероятностей и статистика
Общий объём
Даты начала
27.06.2022; 03.10.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 39 500 ₽
Математика для Data Science, часть 2. Математический анализ и линейная алгебра
Общий объём
Даты начала
04.07.2022; 14.11.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 39 500 ₽
Основы Data Science и Big Data, часть 1
Общий объём
Даты начала
25.07.2022; 19.09.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 49 500 ₽
Основы Data Science и Big Data, часть 2. Источники данных для анализа
Общий объём
Даты начала
01.08.2022; 05.12.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 49500 ₽
Машинное обучение на Python, часть 1
Общий объём
Даты начала
08.08.2022; 26.09.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 60000 ₽
Машинное обучение на Python, часть 2
Общий объём
Даты начала
15.08.2022; 17.10.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 60000 ₽
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 1
Общий объём
Даты начала
22.08.2022; 07.11.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 60000 ₽
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 2
Общий объём
Даты начала
29.08.2022; 14.11.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 60000 ₽
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python, часть 3. Анализ текстовых данных и обработка естественного языка
Общий объём
Даты начала
05.09.2022; 21.11.2022
10 дней (80 часов)
Стоимость
от 150000 ₽
Глубокое обучение (нейронные сети) на Python часть 4. Компьютерное зрение
Общий объём
Даты начала
03.10.2022; 12.12.2022
10 дней (80 часов)
Стоимость
от 150000 ₽
Разработка конвейеров, автоматизация и развертывание моделей машинного обучения, часть 1
Общий объём
Даты начала
24.10.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 75000 ₽
Разработка конвейеров, автоматизация и развертывание моделей машинного обучения, часть 2
Общий объём
Даты начала
31.10.2022
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 75000 ₽
Использование инструментов для анализа текста (Bert, Natascha, Gensim)
Общий объём
Даты начала
16.01.2023
5 дней (40 часов)
Стоимость
от 75000 ₽
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:

  • 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:

  1. линейная алгебра;
  2. теория вероятностей и математическая статистика (оценка значимости данных);
  3. математический анализ (уравнения в частных производных и др.) и методы оптимизации;
  4. временные ряды.
Математический аппарат необходим для организации сбора, анализа и систематизации больших массивов данных.

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:

  • 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:

  1. Находить сферу применения ИИ в вашей сфере деятельности.
  2. Формулировать план внедрения ИИ в работе своей организации.
  3. Организовывать (хранить, форматировать и управлять) большие массивы данных.
  4. Выполнять необходимую агрегацию (объединять данные в пакеты) и обеспечивать доставку агрегированных данных для выполнения последующих расчетов и анализа.
  5. Создавать и обучать предиктивные (прогнозные) модели производственных процессов.
  6. Оптимизировать бизнес-процессы и др.

У нас вы сможете заниматься по разным программам, как очно, так и онлайн, дистанционно.