Искусственный интеллект специальность
Имеется два основных направления исследований в сфере изучения построения и управления искусственным интеллектом. Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов. Графические нейросети фотореалистично воспроизводят заданные сюжеты, предлагают множество стилей и позволяют задавать свои собственные. Кроме того, весной компания запустила бесплатную школу AI-тренеров , в которой желающие смогут освоить профессию будущего, из чего можно сделать вывод, что для «Яндекса» это очень важный проект «в долгую».
На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками Курсовая работа.
Дроби и преобразования Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты Функции одной переменной, их свойства и графики Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия Аппроксимация и работа с производными Функции нескольких переменных, их свойства и графики Частные производные функции нескольких переменных Векторы и матрицы.
Градиент Линейная регрессия и системы линейных уравнений Разложение матриц. Собственные векторы и значения Машинное обучение.
Начальный уровень Основные концепции Machine Learning ML Жизненный цикл ML-проекта Регрессия: метрики качества, преобразование входных данных Регрессия: регуляризация и градиентный спуск Классификация: kNN, наивный байесовский классификатор, деревья решений Классификация: метрики качества классификации и многоклассовая классификация Кластеризация Дополнительные техники: понижение размерности Дополнительные техники: бустинг и стекинг Знакомство с Kaggle Курсовая работа.
Проанализировать данные телекоммуникационной компании и спрогнозировать отток пользователей на основе демографических характеристик, услуг, которыми они пользуются, длительности пользования услугами, метода и размера оплаты Машинное обучение.
Средний уровень Введение в нейронные сети Обучение нейронных сетей Нейронные сети на практике Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: введение в свёртки многоканальные свёртки, рецептивное поле Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений: продвинутые операции со свёрткой архитектуры сетей VGG и ResNet, задача Transfer Learning для свёрточных сетей Семантическая сегментация: слабая локализация и полносвёрточные нейросети FCN Семантическая сегментация: продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации Детектирование объектов.
Задачи классификации и локализации Детектирование объектов. Рекуррентные нейросети, классификация текстов NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer Обучение с подкреплением.
Q-Learning Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning Ускорение и оптимизация нейронных сетей Внедрение DL моделей в production Введение в рекомендательные системы и задачи ранжирования Современные подходы к построению рекомендательных систем Универсальные знания программиста Как стать первоклассным программистом Вёрстка email-рассылок.
Советы на реальных примерах The state of soft skills Как мы создавали карту развития для разработчиков Как общаться по email и эффективно работать с почтой Повышение своей эффективности Спор о первом языке программирования Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей Протокол HTTP Введение в алгоритмы Английский для IT-специалистов IT Resume and CV Job interview: questions and answers Teamwork Workplace communication Business letter Software development System concept development and SRS Design Development and Testing Deployment and Maintenance Дипломные проекты Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета Instacart Проект-соревнование на платформе Kaggle.
Система по распознаванию эмоций Проект-соревнование на платформе Kaggle. Data Scientist. Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений Формат обучения — Вебинары и очные лекции в Москве Документ — Диплом о профессиональной переподготовке Обучение на курсе поможет вам Перейти в профессию с высоким окладом, которая не устареет через 10 лет Положите начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии Освоить ключевые технологии и опередить запрос рынка Станете востребованным специалистом сразу после обучения и не растеряете накопленные знания и навыки Прожить опыт лет самостоятельного изучения сферы Data Science Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков ведущих компаний Чем занимается Data Scientist Data Scientist создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
А ещё вы получите Больше 10 кейсов в портфолио Выполните 80 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты Доступ в профессиональные сообщества Поможем вам найти единомышленников и будущих коллег Помощь в трудоустройстве Поможем составить резюме, подготовиться к собеседованию, проконсультируем по релокации Кому будет полезен этот курс Новичкам в Data Science С нуля овладете знаниями и навыками, необходимыми для работы Data Scientist, и получите новую востребованную профессию.
Разработчикам Курс даёт хорошую базу для перехода из программирования в Data Science и анализ больших данных. Аналитикам Вы научитесь извлекать максимум из больших массивов данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Чему вы научитесь Работать SQL Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов Использовать Python и библиотеки Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных Проверять данные и определять проблемы Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения, генерировать новые значимые признаки Строить модели машинного обучения Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных Применять математику Освоите необходимый математический аппарат для продуктивной работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями Лидировать DS-проект Структурировать результаты, формулировать гипотезы, выявлять потребности, находить области применения машинного обучения Структура программы Часть 1.
Обработка данных и создание признаков для моделей Feature Engineering Научитесь проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений.
Часть 3. Суперсила: машинное обучение для 5 ключевых областей применения В этом модуле вы научитесь строить рекомендательную систему, чтобы решить проблему нехватки данных, возвращать клиентов и увеличивать средний чек. Обучать нейронную сеть там, где стандартным машинным обучением уже не обойтись. SQL и получение данных В идеальном мире data scientist получает готовые данные, чтобы строить модели, но мир неидеален.
Машинный перевод Генерация текстов Natural Language Generation Задача классификации в АОТ Итоговый хакатон Завершим обучение состязанием с товарищами по курсу: в составе мини-команды, за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка, вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задействуя все знания и навыки, полученные на курсе. Гарантия возврата денег У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Ваше резюме после обучения Data Scientist Достигнутые результаты Построена полносвязная нейросеть Создан чатбот для поиска авиабилетов Построен классификатор изображений Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта Создан готовый к внедрению ml-проект Ключевые навыки Сбор и подготовка данных для анализа Создание нейросетей Генерация текстов и изображений Создание рекомендательных систем Выбор и реализация алгоритма под задачу Выбор и создание фич для модели.
Факультет искусственного интеллекта. Пройдите обучение по Data Science с нуля и получите востребованную профессию За два года спрос на Data Scientist-ов вырос в два раза, по данным HeadHunter. Программа обучения. Видеокурс: как учиться эффективно Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.
Базовый Познакомим с основными понятиями: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений. Продвинутый уровень ООП. Полезные дополнения 4 недели— 8 уроков Linux. Рабочая станция Введение. Установка ОС Настройка и знакомство с интерфейсом командной строки Пользователи. Понятие Файла и каталога Введение в скрипты bash. Планировщики задач crontab и at Управление пакетами и репозиториями.
Установка окружения. DDL — команды Видеоурок. Управление БД. Язык запросов SQL Вебинар. Введение в проектирование БД Вебинар. CRUD-операции Видеоурок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных Вебинар. Агрегация данных Видеоурок. Сложные запросы Вебинар. Сложные запросы Видеоурок. Транзакции, переменные, представления. Хранимые процедуры и функции, триггеры Вебинар. Хранимые процедуры и функции, триггеры Видеоурок. Оптимизация запросов. NoSQL Вебинар.
Обучение без учителя в Scikit-learn и введение в итоговый проект Консультация по итоговому проекту 5 недель — 10 уроков Проекты Предсказание цен на недвижимость II четверть Сбор данных и статистическое исследование Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Библиотеки Python для Data Science: продолжение Введение в задачу классификации. Постановка задачи и подготовка данных. Анализ данных и проверка статистических гипотез.
Построение модели классификации. Оценка и интерпретация полученной модели. Обсуждение курсового проекта. Часть 1 Множество. Часть 2 Предел функции. Часть 1 Предел функции. Часть 2 Производная функции одной переменной. Часть 1 Производная функции одной переменной. Часть 2 Производная функции нескольких переменных. Часть 1 Производная функции нескольких переменных. Часть 2 Интеграл. Часть 1 Интеграл. Часть 2 5 недель — 11 уроков Теория вероятностей и математической статистике Случайные события.
Вероятные события. Условная вероятность. Формула Байеса Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биноминальный закон распределения. Распределение Пуассона Основы математической статистики. Количественные характеристики популяции.
Графическое представление данных Непрерывные случайные величины. Функция распределения и функция плотности. Нормальное распределение. Центральная предельная теорема Проверка статистических гипотез. Доверительные интервалы Взаимосвязь величин. Показатели корреляции. Корреляционный анализ. Проверка на нормальность Линейная регрессия. Двухвыборочный t-тест. Метод главных компонент.
Логистическая регрессия 4 недели — 8 уроков Проект Сбор информации по заданным критериям Разведочный анализ данных EDA на основе полученной информации III четверть Математика для Data Scientist Рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг.
Линейная алгебра Линейное пространство Матрицы и матричные операции Линейные преобразования Системы линейных уравнений Сингулярное разложение матриц 3 недели — 5 уроков 7 часов обучающего контента, 15 часов практики Алгоритмы анализа данных Алгоритм линейной регрессии. Градиентный спуск Масштабирование признаков. L1- и L2-регуляризация. Стохастический градиентный спуск Логистическая регрессия.
Кластеризация K-means Снижение размерности данных 4 недели — 8 уроков Проект Построение модели кредитного скоринга для банка IV четверть Машинное обучение Освоите Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.
Машинное обучение в бизнесе Data-driven-подход на примере задачи маршрутизации заявок в helpdesk Профилирование пользователей. Итоговый проект 5 недель — 10 уроков Рекомендательные системы Введение, примеры задач, бизнес- и ML-метрики Бейзлайны и детерминированные алгоритмы item-item Коллаборативная фильтрация Рекомендательные системы на основе контента Поиск похожих товаров и пользователей.
Введение в обработку естественного языка Предобработка текста Создание признакового пространства Embedding word2vec fasttext Тематическое моделирование. Создание чат-бота в Telegram Консультация по курсовому проекту. Создание чат-бота в Telegram 8 недель — 16 уроков Глубокое обучение в компьютерном зрении Обработка изображений и компьютерное зрение Свёрточные нейронные сети СНС Продвинутые архитектуры свёрточных нейросетей Семантическая сегментация Детектирование объектов Metric learning Обработка видео Синтез изображений 4 недели — 8 уроков Проект Определение эмоциональной окраски текста и классификация текстов Приложение, которое анализирует объекты на камере Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы II четверть Специализация Изучите фреймворк PyTorch и углубитесь в работу с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.
Введение в компьютерное зрение от Nvidia Обработка изображений и компьютерное зрение Свёрточные нейронные сети Продвинутые архитектуры свёрточных нейросетей Семантическая сегментация Детектирование объектов Metric learning Обработка видео Синтез изображений 4 недели — 8 уроков 12 часов обучающего контента, 24 часа практики Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей Введение в PyTorch Распознавание действий человека.
Generative adversarial networks GAN : генеративные сети Сегментация изображений Распознавание лиц и эмоций 3 недели — 5 вебинаров 10 часов теории, 15 часов практики Введение в обработку естественного языка Предобработка текста Создание признакового пространства Разметка part-of-speech Распознавание именованных сущностей NER. Извлечение отношений Классификация текста. Анализ тональности текста Свёрточные нейронные сети для анализа текста Рекуррентные нейронные сети. Создание чат-бота в Телеграме 4 недели — 10 уроков 15 часов теории, 30 часов практики Проект Приложение, которое анализирует объекты на камере Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы Вне четверти Предметы с индивидуальным выбором даты старта Вы можете формировать часть расписания самостоятельно и регулировать интенсивность обучения.
Подготовка к поиску работу Как составить резюме, которое точно заметят Составляем карту поиска работы Зачем нужны сопроводительные письма Что вас ждет на собеседовании с HR 2 недели — 4 урока История развития Историческая справка Три парадигмы подходы в них Мифы и факты Философия сознания и краткое введение в нейрофизиологию Методы Сферы применения Смежные технологии и дальнейшее развитие 3 недели — 7 уроков Алгоритмы и структуры данных на Python Введение в Алгоритмизацию и простые алгоритмы на Python Циклы, рекурсия, функции Массивы Эмпирическая оценка алгоритмов Коллекции.
Хеш-функции 5 недель — 9 уроков Введение в высшую математику Элементарная алгебра Введение в аналитическую геометрию. Графики на плоскости Элементы теории вероятностей Введение в линейную алгебру 2 недели — 4 урока Спортивный анализ данных. Часть 1 Feature Engineering, Feature Selection. Часть 2 Тюнинг гиперпараметров, построение ансамблей алгоритмов.
Курсовой проект: inclass соревнование на площадке kaggle 9 недель — 9 уроков Язык R для анализа данных Начало работы в R Обработка данных для анализа Разведочный анализ данных в R Статистический анализ в R. Доверительный интервал и тест гипотезы Статистический анализ в R. Регрессионный анализ. Применение сверточных нейронных сетей в компьютерном зрении 2 недели — 3 урока Проекты Соревнование на площадке Kaggle Начало формы Конец формы.
Открытое образование. Введение в искусственный интеллект. Стоимость: нет информации. Стоимость: Станьте Middle AI разработчиком за 7 месяцев и реализуйте собственный нейросетевой проект!
Множества, бинарная логика, комбинаторика 9. Теория вероятностей и статистика. Часть 1 Часть 2 Нейронные сети Введение в нейронные сети Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки Свёрточные нейронные сети Обработка текстов с помощью нейросетей Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов Нейронные сети для решения задачи регрессии Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов Автокодировщики Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков Генеративные состязательные сети Введение в генетические алгоритмы Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей Сегментация изображений Алгоритмы кластеризации данных Обучение с подкреплением Генерация текста Cегментация текста Object Detection обнаружение объектов Распознавание речи Интеграция в Production Описание основных источников данных Варианты хранения данных структурированные, неструктурированные, бинарные Типы хранения данных Методы получения данных из систем источников Web-scrapping Вторая и третья нормальные формы Key-value структура данных Схема данных Витрины данных Инструменты построения моделей данных.
Академия IT. Стоимость: бесплатно. Лекции Глубокое Обучение. Быстрый старт в искусственный интеллект. Модули программы: Модуль 1: Машинное обучение Модуль 2: Компьютерное зрение Модуль 3: Обработка естественного языка Модуль 4: Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте Это первая часть программы интенсивной подготовки по спортивному программированию и ИИ RuCode Festival, реализуемой МФТИ совместно с Фондом развития Физтех-школ при поддержке Фонда президентских грантов.
Для кого этот курс Курс рассчитан на учащихся старших классов школы и студентов младших и старших курсов технических специальностей, имеющих базовые знания по программированию и желающих развиваться в сфере искусственного интеллекта.
Выбор модели Домашнее задание Компьютерное зрение Нейронные сети: основы Сверточные нейронные сети Практика: классификация картинок Задачи компьютерного зрения Популярные архитектуры ResNet , дообучение нейронной сети Домашнее задание Обработка естественного языка Введение в NLP Выделение признаков Word Embeddings Рекуррентные нейронные сети Рекуррентные нейронные сети на практике Домашнее задание Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте Делаем быстрое и простое решение.
Жадный алгоритм Делаем быстрое и простое решение. Вероятностный подход Делаем быстрое и простое решение. Эмпирические наблюдения Подкрутка простых решений Классификация с помощью подсчета статистик Итоговое тестирование.
Стоимость: 7 руб. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel. Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации. Ансамблирование в машинном обучении Ансамбли.
Комитет большинства. Дистрибутив Anaconda. Модели Дерева решений, Случайного леса и Бэггинга Нейронные сети.
Предсказание изображений одежды. Где находить Данные для Машинного обучения Открытые Датасэты для задач Машинного Обучения М ы расскажем вам об основных понятиях Искусственного Интеллекта и машинного обучения.
Курс по нейронным сетям на Python для новичков. Для кого это нужно? Подойдут любому: если вы окончили среднюю школу и имеете представление об основах математики, то никаких сложностей не возникнет. О чем? Программа К каждому уроку прилагаются полезные ссылки на современные сервисы и проекты. Глава 1. Применение в творческих профессиях Как может быть полезен творческим профессиям Введение Что такое ИИ, машинное обучение, нейросети Экспертное мнение.
Мир будущего Тест по первому разделу Глава 2. Искусственный интеллект для медиарынка Использование в журналистике: от сортировки информации до определения пропаганды Использование в видео и фото: поиск похожего, определение объектов, перерисовка видео с помощью нейросетей Использование в маркетинге и инфлюенс-маркетинге Экспертное мнение.
Как ИИ помогает работать с мнением Тест по второму разделу Глава 3. Исплользование для рынка моды ИИ для fashion-индустрии: от рекомендательного сервиса до виртуальных стилистов Виртуальные примерочные в реальном времени Дизайн с помощью искусственного интеллекта Экспертное мнение.
Нейросеть для гардероба Тест по третьему разделу Глава 4. Искусственный интеллект для искусства Картины, написанные нейросетью В музыке В литературе Новое искусство: ИИ как художник Экспертное мнение.
Новое искусство Экспертное мнение. Определение подделок Тест по четвертому разделу Глава 5. Какие навыки нужны и где их получить Где творческому человеку получить знания об ИИ Какие специальности возникают на стыке гуманитарных наук и искусственного интеллекта Как можно развивать необходимые навыки вне вуза Экспертное мнение. Хакатоны для гуманитариев Тест по пятому разделу. Искусственный интеллект для будущей карьеры.
Artificial Intelligence. Стоимость: разная стоимость. Искусственный интеллект в медиапланировании. Планируемые результаты обучения Знает ключевые векторы развития медиаиндустрии, как искусственный интеллект и большие данные создают новый ландшафт медиакоммуникаций; основных поставщиков ПО, обучающих данных и участников экосистемы искусственного интеллекта.
Понимает основные принципы работы искусственного интеллекта, знает основные отличия от методов математической статистики и традиционных подходов к анализу и прогнозированию. Владеет навыками работы с обучающими данными, понимает, где и как можно собрать данные, какие открытые источники данных существуют, как выбрать подходящие данные из открытых источников, в каком объеме данные нужны для решения конкретной задачи.
Понимает основные принципы передачи знаний, знает, где можно взять предобученную модель и как адаптировать к своим задачам. Понимает основные принципы работы рекомендательных сервисов, владеет навыками анализа применимости тех или иных алгоритмов для решения задач формирования персональных рекомендаций. Понимает основные принципы работы систем реального времени. Использует менные технологии для медиапланирования и управления рекламными кампаниями.
Владеет инструментами извлечения знаний из медиаконтента для задач рекламодателей. Содержание учебной дисциплины Введение в теоретическую часть и базовые определения История возникновения искусственного интеллекта и принципы его работы. Обучающие данные и передача знаний. Рекомендательные системы и прогнозирование потребления. Прогнозирования TV рейтингов. Медиапланирование в режиме реального времени. Актуальные тренды развития. Cabar School. Что вы изучите? Что такое искусственный интеллект и что он умеет?
Примеры применения AI в журналистике Основные понятия при работе в Python Алгоритмы линейной регрессии Логистическую регрессию и принцип ее работы Что такое данные и для чего они нужны? Сергей Марков. Лекции по искусственному интеллекту и машинному обучению. Стоимость: 1 руб.
Разработан для: 1 Предпринимателей. Прикладное применение — в таких областях, как государственное управление, здравоохранение, безопасность, транспорт, промышленность, коммерция, творчество, наука, образование; Современные тенденции развития технологий в России и мире; Популярные мифы о ИИ; Смежные технологии с ИИ — квантовые технологии и нанотехнологии. Повышайте свою ценность сегодня, приступите к изучению прямо сейчас!
Что дает курс Сможете претендовать на высокооплачиваемую работу, на высокие позиции в перспективных компаниях Узнаете, на что способен ИИ в таких областях, как государственное управление, здравоохранение, безопасность, транспорт, промышленность, коммерция, творчество, наука, образование Сможете полноценно ориентироваться в самой перспективной технологии цифровой экономики — ИИ Вы сможете давать экспертную позицию в СМИ Сможете консультировать предпринимателей и компании по внедрению.
Длительность от 72 до часов. Длительность обучения от 72 до часов. Искусственный интеллект ИИ. Стоимость: 18 рублей. Начало — 1-е число каждого месяца Лекции на русском и английском с автоматическим синхронным переводом Преподаватели и авторы программ — профессора из лучших вузов США Международный опыт общения и нетворкинг Продолжительность — 8 месяцев Нагрузка 20 ак.
Детальное изучение ИИ. Студенты не только изучают языки программирования и пишут код, а участвуют в разработке четко специфицированных программных продуктов. Специалисты по искусственному интеллекту способны формулировать спецификации на разрабатываемые интеллектуальные системы, что является одной из важнейших задач при проектировании любого программного продукта. Овладение «гибкими умениями».
Для понимания главной цели ИИ в работе конкретного продукта важно понимать заложенную в него идею и прислушиваться к другим. Для этого студенты учатся работать в команде и управлять проектами, применять знания и навыки на практике и налаживать коммуникации в рабочей среде.
Связь с потенциальными работодателями. Для организаций молодой специалист — это шанс увидеть совершенно новую перспективу развития своей деятельности и продукта. Университет всегда идёт навстречу тем, кто хочет предложить возможности для студентов в будущем! Специальность «Искусственный интеллект».
