Образовал
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие

Стоимость курса

бесплатно
есть рассрочка

Как происходит обучение
Обучение присходит с помощью командных спринтов. Каждый спринт посвящен отдельной теме в AI, и будет проходить на реальных кейсах под руководством приглашенного эксперта.

Брифинг
- Опишем большую задачу
- Расскажем какие знания необходимы для решения
- Предоставим необходимый материал
- Предложим темп для комфортного изучения темы

Теория
- Ты самостоятельно проходишь теорию
- Закрепляешь знания на коротких тренажерных задачах
- В результате ты обладаешь знаниями для решения проекта
- Посещаешь вебинары, освещающие сложные темы

Формирование команд
- Выберешь команду, которой будет полезна твоя экспертиза
- Вместе вы выработаете первичный план действий
 
Работа с проектом
- Командная работа над проектом
- Еженедельные консультации с ведущими спринта
- Менторы обеспечивают техническую поддержку и ответы на вопросы
 
Хакатон
- Финальное состязание между командами

Что вы получите за время учебы
За год обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в AI разработке и соберёте портфолио проектов.

Вот что будет в вашей учебной программе:

Кейсы
В рамках курса ты выполнишь 12 проектов основанных на реальном опыте крупнейших мировых компаний. Список проектов включает: прогнозирование стоимости автомобиля на основе его характеристик, выделение типов ЦА по комментариям, распознавание эмоций на снимках, а также многие другие. По итогам курса ты создашь финальный проект который соответствует твоим интересам и экспертизе.
 
Уроки
Потренируешь навыки в машинном обучении на практических упражнениях и поучаствуешь в соревнованиях на kaggle.
Уроки позволяют закрепить на практике теоретический материал и отработать в нюансах подходы к решению задач машинного и глубинного обучения.
 
Тренажеры
Тренажер по машинному обучению. Методы предобработки данных, регрессия, кластеризация, Tree-based алгоритмы, оценка качества алгоритмов, временные ряды, валидация данных.
Тренажеры позволяют довести знания инструментов AI до автоматизма.

Soft Skills
Изучим культуру руководства. Постановка задач и их декомпозиция. Навыки эффективных коммуникаций с заказчиками и стейкхолдерами. Управление проектом в AI.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Data Science
3
PyTorch
4
NLP
5
AI

Образовательная организация

Школа по работе с данными SkillFactory обучение Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering и AI
Обучение в школе SkillFactory построено на большом количестве практики. В программах курсов добавлено только, что приведет вас к цели обучения: получить навыки и знания для того, чтобы успешно устраиваться на новую работу, или повышать свои скиллы.
SkillFactory – это онлайн-школа, которая готовит специалистов по работе с данными и IT-продуктами.

Мы предлагаем краткосрочные и годовые курсы для подготовки специалистов с нуля и даем уверенный старт для того, чтобы начать путь в современных IT-профессиях.

Наши программы обучения составлены при участии ведущих специалистов из крупных российских и зарубежных компаний, таких как NVIDIA, Amazon, Яндекс, BON Games, Lamoda.

Направления обучения:
— Data Science
— Machine Learning
— Big Data
— анализ данных с применением Python
— веб-разработка
— геймдизайн
— управление IT-продуктами

По завершении курса вы получаете сертификат, портфолио из реализованных проектов, опыт участия в хакатонах и путевую карту дальнейшего развития

Программа курса

Часть 1. Основы AI
Длительность: 2 месяца
2 проекта:
• Введение в нейронные сети
• Инструменты прототипирования
• Сравнение Tensorflow и PyTorch
• Оценка эффективности моделей
• Введение в Data Engineering
• Роли в команде data science, методология разработки
Часть 2. Задачи NLP
Длительность: 3,5 месяца
4 проекта:
• Введение в обработку естественного языка
• Задачи NLP
• Методы векторизации текстов: word2vec, TF-IDF
• Автоматическое составление подписи к картинке (captioning)
• Архитектура TRANSFORMER
Часть 3. Задачи Computer Vision
Длительность: 5 месяцев
5 проектов 
• Введение в компьютерное зрение
• Сверточные нейронные сети
• Современные архитектуры CNN
• Распознавание лиц и эмоций
• Особенности задачи детекции на видео
• Cиамские нейронные сети
• Задачи восстановления цвета
Часть 4. Финальный проект
Длительность: 1,5 месяца
Финальный проект:
• Суммируя полученный опыт, ты предложишь, реализуешь и защитишь проект, востребованный в твоей компании или как самостоятельный сервис

Рейтинг курса

4.2
рейтинг
0
0
0
0
0
обновлено 05.10.2022 06:25

AI разработчик

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями