Машинное обучение

Научитесь внедрять искусственный интеллект в бизнес: от идеи до рабочего ИИ-агента за 6 недель. Применение нейросетей, автоматизация процессов и анализ данных на практике 1 месяц обучения, 23 инструмента ИИ, 40 готовых промптов - Понимание ключевых технологии ИИ: LLM, машинное обучение, нейросети - Выявление процессов в компании, где ИИ принесёт наибольшую пользу - Анализ ROI от внедрения и построение дорожной карты проекта - Работа с инструментами и сервисами (ChatGPT, Midjourney, AutoGPT и др.)

Программа «Инженер машинного обучения» — возможность начать карьеру в перспективной сфере машинного обучения. Программа рассчитана на специалистов разных сфер — аналитиков, математиков, разработчиков — и позволяет освоить профессию с нуля. Учитесь в комфортном для вас графике, познакомьтесь с классическими алгоритмами машинного обучения (Machine learning) и основами глубокого обучения (Deep learning).

Karpov.courses и AI Talent Hub от ИТМО — практикоориентированная программа обучения ML-инженеров. Вы освоите продуктовый подход, решая реальные бизнес-задачи, получите опыт работы с ML-сообществом и менторскую поддержку. Курс подходит для любого уровня и помогает начать или прокачать карьеру в Data Science и машинном обучении.

Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.

Магистратура ВШЭ и Karpov.courses — это прикладная программа обучения на базе фундаментальных знаний. Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне, строить BI-системы, разбираться в инфраструктуре для работы с данными и создавать ML-модели. Академическая экспертиза ВШЭ сочетается с актуальными практиками в гибком формате.

Курс для новичков и начинающих аналитиков, которые хотят освоить бизнес-анализ в ИТ. Студенты учатся собирать и формализовать требования, анализировать и оптимизировать процессы, оценивать эффективность проектов, строить отчеты и модели AS IS/TO BE, проектировать базы данных и работать с форматами JSON/XML. В программе — Draw.io, Miro, Visio, Business Studio и PowerPoint, а также основы продуктового, проектного и DevOps-подходов. Практические задания помогают развить навыки систематизации данных и подготовить портфолио бизнес-аналитика.

«Симулятор DS: тренажёр по анализу данных и машинному обучению» предназначен для аналитиков и инженеров машинного обучения (ML) разного уровня. Выбирайте задачи из разных индустрий, которые вам интересны, изучайте теорию на платформе и решайте кейсы под руководством экспертов. Повышайте профессиональный уровень и формируйте сильное портфолио за счёт учебных проектов (пет‑проектов).

Курс для новичков, студентов и аналитиков, которые хотят освоить Data Science с практикой и реальными кейсами. Студенты изучают Python, автоматизированное извлечение и обработку данных, анализ и визуализацию, а также создание и поддержку моделей машинного обучения. В программе — работа с данными, основы ML, поиск закономерностей и решение задач из разных областей, где нет готового алгоритма. Практические проекты помогают собрать портфолио и подготовиться к старту в профессии Data Scientist.

Программа «Продвинутое машинное обучение» предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса. Выбирайте один или несколько из 6 модулей и решайте сами, какие навыки и инструменты осваивать в рамках курса.

Программа «Продвинутая аналитика данных» разработана для аналитиков уровня junior и middle, которые хотят повысить свой грейд. Изучайте продвинутые эксперименты и методы машинного обучения, учитесь работать с командой DWH и осваивайте продуктовый подход на курсе karpov.courses.