зарегистрироваться
19 - 24 сентября
записаться
бесплатный интенсивный курс с теорией и практикой
ВВЕДЕНИЕ В МИР МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
бесплатно
Мы используем куки, чтобы улучшить ваш пользовательский опыт. Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой куки.
Принять
Для тех, кто интересуется машинным обучением и искусственным интеллектом

Для тех, кто хочет расширить знания в области Data Science и разработки нейронных сетей

ЧТО ВАС ЖДЁТ НА КУРСЕ?

  • 3 живых онлайн-занятия, где сможете задать любые вопросы преподавателю
  • Получите опыт решения практических задач вместе с преподавателем
  • Закрепите на практике знания по основам Python, машинному обучению и нейросетям
  • Получите сертификат после успешного завершения курса
НА КУРСЕ ВЫ:
Погрузитесь в основы машинного обучения. Узнаете, как работают алгоритмы и нейросети
Научитесь применять библиотеку NLTK для обработки текстов
Научитесь использовать scipy для построения модели кластеризации, а также PyTorch для создания нейросети классификации изображений
Почему машинное обучение актуально?
Машинное обучение (ML, Machine Learning) — ключевая часть искусственного интеллекта, находящаяся в пересечении компьютерной науки и многих областей высшей математики. Теория нейросетей является частью машинного обучения.

Персонализированная реклама, интерактивные площадки для обучения, автопилоты машин, диагностика пациентов с помощью ИИ, аналитика рыночной динамики, прогноз спроса на товары — везде применяется искусственный интеллект.
Преподаватель
Олег Булыгин
  • Занимал управленческие должности в научно-производственных компаниях космической отрасли
  • Специалист в Data Science
  • Преподаватель Mathshub
ПРОГРАММА КУРСА
Что такое машинное обучение?
Узнаем о сфере Machine Learning, спросе и востребованности профессии. Поговорим о том, какие навыки необходимы для специалиста по ML и с какими задачами они сталкиваются.
Практическое занятие: группируем книги по темам
Узнаем, как можно обрабатывать текстовые данные и какой алгоритм можно использовать, чтобы автоматически кластеризовать книги.
Практическое занятие: кошечка или собачка?
Познакомимся с основами нейросетей и реализуем архитектуру, которая позволит определять, какое из двух животных находится на фото.
ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ
  • Благодарность лектору Олегу Булыгину за прекрасно подготовленные материалы к занятиям, которые можно повторно перечитывать, пересматривать, информация очень систематизировано изложена. В идеале было бы здорово, если бы вы взяли подход Олега как стандарт школы, чтобы все преподаватели в подобном виде готовили материалы к лекциям.
    Волкова Елена, студентка курса ML и Gen AI
  • Мне очень понравился курс по ML GEN AI, особенно занятия с Олегом Булыгиным, было одновременно и сложно, и интересно. Очень структурированный и понятный формат подачи информации, который помог мне разобраться в том, чего я раньше не знала. Плюс Олег сам действующий специалист, который помимо лекций и практик, делился еще подводными камнями и лайфхаками на занятиях, которые действительно мне помогли в дальнейшей работе. Поступая на этот курс в начале, я и подумать не могла, что в конце обучения я смогу выполнять такие проекты и работы, в этом большая заслуга команды организаторов и преподавателей!
    Выпускница курса ML и Gen AI, 1 поток
  • Есть качество образования, преподавания. Мощный модуль по ML с Олегом прямо суперский. Смотрю другие материалы, ничего подобного даже нет в интернете.
    Выпускник 2 потока, Data Science
  • Особенно хочу отметить преподавателя Олега Булыгина - такой уровень преподавания редко встретишь, когда объясняют настолько понятными словами и ещё и делают учебный процесс увлекательным, что каждое занятие пролетает незаметно и ты уже с нетерпением ждёшь следующего.
    Олег Брагин, выпускник курса «ML-инженер»

ЗАПИСЫВАЙТЕСЬ НА БЕСПЛАТНЫЙ КУРС, ЧТОБЫ РАЗОБРАТЬСЯ, КАК РАБОТАЕТ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

 
нажимая кнопку, вы принимаете условия обработки данных
the terms of service aitarget и оферту
ОТВЕЧАЕМ НА ВОПРОСЫ: