Машинное обучение

Онлайн-курс для детей, который знакомит с нейросетями через творчество, учебу и проектные задания. Ребенок узнает, какие бывают нейросети, учится создавать тексты, изображения, видео, музыку, сайты и презентации, применять ИИ для копирайтинга, игр, программирования, веб-дизайна и самообразования. В программе — основы машинного обучения и TensorFlow, классификация данных и создание собственной обученной нейросети. Курс помогает развить цифровую грамотность, самостоятельность и навыки работы с современными ИИ-инструментами.

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.

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.

«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 по нейросетям и машинному обучению для начинающих»: Разберись как работают нейросети с нуля, освоишь Keras, сверточные и рекуррентные архитектуры, научишься использовать большие языковые модели как у ChatGPT. В финальном проекте - создашь и обучишь нейросеть для распознавания изображений, выберешь архитектуру и натренируешь собственную модель.«Python программист с нуля»: Скажем честно - создать нейросеть без Python вряд-ли получится, он там везде. Начнем с основ: переменные, циклы, функции, работа с файлами. Практика с первого урока, чтобы не просто смотреть, а сразу писать код.

Программа бакалавриата "Технологии искусственного интеллекта" предназначена для студентов, желающих изучать и применять современные технологии и методы искусственного интеллекта (ИИ). Она обеспечит вам фундаментальные знания и практические навыки в области машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других технологий, связанных с ИИ.

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.

Научим использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации. 5 месяцев обучения - Получите ключевые знания и навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science - Научитесь работать с базами данных, программировать на Python и углубитесь в тему вычислительных финансов для решения прикладных задач - С нуля освоите математический аппарат, необходимый для работы с моделями машинного обучения и эффективного бизнес-анализа

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.

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.

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).