Курсы
Курсы

Вы создаете свой проект в сфере ИИ и анализа данных с нашей помощью

Большую часть времени курса работаете над практикой навыков

Общаетесь с кураторами, преподавателями и гостями курса

Отзывы
Отзывы
Руслан Мальсагов
Студент потока авг-окт 2021 года
Quantitative Trader
at Flow Traders, Linkedin
Юрий Гасюк
Руководитель разработки Aitarget Tech
Очень понравился курс!

В рамках курса удалось реализовать прототип решения для улучшения креативов в динамической рекламе facebook и instagram для e-commerce клиентов.

У ребят сильная команда специалистов и хорошая структура обучения с большим объемом практики.
Самое ценное — это отличные вебинары с практикующими экспертами, в ходе которых можно сразу получить ответы на все интересующие вопросы, а также живое общение с сокурсниками, благодаря которым можно улучшить свой продукт.
Курс сложный, содержит много математики и технической информации, но менторы всегда помогают во всем разобраться в ходе очного общения.
Большое спасибо команде за то, что я не только получил хорошую практику по ML прототипированию, но и хорошо провел время в приятной компании грамотных специалистов.
Руководитель AI проектов в ПАВЛИН Технологии
3 «да» про курс:
да — школьного курса математики более, чем достаточно;
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики — создавать свой продукт машинного обучения;
да — продукт заработает для живых пользователей.
Отличный способ для дальнейшего развития прототипа или  более подробной работы над ML-продуктами с дата-саентистами для создания профессиональных продуктов.
Продакт-менеджер DOBRO 
Однозначно рекомендую курс тем, кто готов приступить к ML-проекту.

Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать создавать ML-прототипы самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное — понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.

Занятия помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.

Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.

Продакт-менеджер Vprok.ru / Перекрёсток
Курс особенно подойдет для тех, кто находится со стороны бизнеса — руководителям продуктов и предпринимателям, но стремится применить машинное обучение и улучшить текущие процессы в своей компании за счет применения алгоритмов ML.

На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в создание ML-продукта, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие.
Продакт-менеджер Alibaba Group
Я прошёл этот курс, так как думаю, что современный менеджер продукта должен как минимум «на перспективу» знать о машинном обучении, чтобы не отстать от рынка в будущем. Курс позволил мне ещё раз структурировать свои знания об управлении продуктом, понять основы технологий машинного обучения, а также узнать о применимости этих технологий для решения разных задач бизнеса и продукта. Материал хорошо подготовлен и структурирован; чувствуется, что уже проведено несколько итераций подготовки. Преподаватели помогают понять сложные вопросы, дают обратную связь и с готовностью принимают её в ответ.
Член АССА, ex-KPMG
Отметил для себя в курсе полезные инструменты (список курсов в начале, инструмент Google Colab, поскольку реально головная боль устанавливать кучу ПО для занятия). Очень понравился обзор helicopter view on technologies, популярные библиотеки + примеры их использования: связка код + результат. Оценить Churn rate хорошая идея — может быть, стоит подыскать примеры того, какие вещи делают компании, чтобы удержать клиента, чтобы приземлить задачу на практику.
Менеджер продукта в банке Открытие
Рекомендую этот курс, так как понравилось заложенное в программе повторение важных аспектов продакт-менеджмента. Появился впервые опыт написания кода. Сформировалось примерное понимание разных моделей анализа. Лучше понял для себя, в чем заключается работа аналитика данных. Очень круто, что появляется сразу опыт программирования и что в принципе видишь сам код.
Студент МЭО Финансового Университета
Для меня были важны количество пройденных алгоритмов. Понравились разобранные метрики в продакт-менеджменте, предоставленные источники и ресурсы, сложность кода и его глубина. Рекомендую курс для продакт-менеджеров.
Студент ВШЭ
Спасибо Айре за проведенное занятие! Впечатлила общая логика работы с данными и построения модели. Рекомендую курсы Айры для диджитал-специалистов.
Преподаватели
Преподаватели
Давид Дале
Машинное обучение и прототипирование
Главный преподаватель Mathshub, преподаватель ШАД, ВШЭ

/ NLP-исследователь в Skoltech
/ Ex-Data Scientist в Yandex
/ Ex-Data Scientist в Alfabank
Татьяна Гайнцева
Машинное обучение и компьютерное зрение
Преподаватель МФТИ, dlschool.org

/ AI Scientist в Philips
/ Автор популярных тг-блогов про глубокое обучение
Игорь Слинько
Машинное обучение и компьютерное зрение
Автор курса "Нейронные сети и Компьютерное Зрение" на Stepik.org

/ Образование: МФТИ, ШАД (Яндекс)
/ Data Scientist в Яндекс, Mail.ru, Samsung AI Center, OneSoil, Brickit.app
Алена Трескова
Анализ данных
Преподаватель Mathshub

/ Старший аналитик в Ozon
/ Ex-Data Scientist в М. Видео-Эльдорадо
/ Ex-Data Scientist в Tele2
Айра Монгуш
Управление продуктом и маркетинг
Преподаватель МФТИ, Mathshub

/ Ex-Product Owner в VK
/ Ex-Head of AI Labs в aitarget.com
София Лукьянова
Машинное обучение и программирование
Преподаватель Сбер.Образования

/ Ex-лаборатория робототехники Сбербанка
/ Ex-резидент Сколково
/ Ex-cv engineer в Avanchair
Кежик Кызыл-оол
Математика и программирование на Python
Преподаватель МФТИ, Skoltech

/ Fullstack-разработчик в Startblock.online
/ ex-Front-end разработчик в VK
Давид Дале
Машинное обучение и прототипирование
Главный преподаватель Mathshub, преподаватель ШАД, ВШЭ

/ NLP-исследователь в Skoltech
/ Ex-Data Scientist в Yandex
/ Ex-Data Scientist в Alfabank
Татьяна Гайнцева
Машинное обучение и компьютерное зрение
Преподаватель МФТИ, dlschool.org

/ AI Scientist в Philips
/ Автор популярных тг-блогов про глубокое обучение
Игорь Слинько
Машинное обучение и компьютерное зрение
Автор курса "Нейронные сети и Компьютерное Зрение" на Stepik.org

/ Образование: МФТИ, ШАД (Яндекс)
/ Data Scientist в Яндекс, Mail.ru, Samsung AI Center, OneSoil, Brickit.app

Алена Трескова
Анализ данных
Преподаватель Mathshub

/ Старший аналитик в Ozon
/ Ex-Data Scientist в М. Видео-Эльдорадо
/ Ex-Data Scientist в Tele2
Айра Монгуш
Управление продуктом и маркетинг
Преподаватель МФТИ, Mathshub

/ Ex-Product Owner в VK
/ Ex-Head of AI Labs в aitarget.com
София Лукьянова
Машинное обучение и программирование
Преподаватель Сбер.Образования

/ Ex-лаборатория робототехники Сбербанка
/ Ex-резидент Сколково
/ Ex-cv engineer в Avanchair
Кежик Кызыл-оол
Математика и программирование на Python
Преподаватель МФТИ, Skoltech

/ Fullstack-разработчик в Startblock.online
/ ex-Front-end разработчик в VK
Приглашенные спикеры
Приглашенные спикеры
Юрий Мельничек
Основатель венчурного фонда Bulba, AI-инвестор, основатель Maps. me, AIMATTER
// Прототипирование сложных ML-продуктов с успешным экзитом. Инвестиции в AI //
Алексей Моисеенков
Основатель Capture Technologies, создатель Prisma.AI
// Как создать ML-продукт, которым будут пользоваться десятки тысяч юзеров //
Олег Шляжко
Senior ML Research Engineer в Yandex, SberDevices и Mail.Ru Group
// Внутрянка команды ruGPT //
Денис Калышкин
Principal в I2BF Global Ventures
Investment committee member в Phystech Leadership Fund
// Качественные и количественные методы анализа рынка стартапа. AI-рынок //
Ольга Ковех
Старший менеджер продукта данных в Amazon, Берлин, Ex PM в Yandex, Scentbird
// О жизни ML-продакт-менеджера в крупных компаниях //
Мы обучаем
Мы обучаем
Вопрос-ответ
Вопрос-ответ
Для кого этот курс?
Менеджеры технологических продуктов и проектов, разработчики, инженеры ПО, аналитики. У вас есть идея продукта с применением NLP или CV, вы стремитесь создать продукты с машинным обучением или улучшить текущие продукты с помощью алгоритмов машинного обучения
Зачем покупать этот курс?
Если вы нуждаетесь в следующих навыках:
— обладать достаточной технологической экспертизой для создания руками ML-прототипа или оценки потенциала любого продукта с машинным обучением
— управлять командой инженеров и аналитиков данных
— планировать создание и управлять продуктом с машинным обучением, чтобы масштабировать его в разы

— то скорей всего вы не пожалеете, пройдя курс.
Чем вы отличаетесь от других программ?
Мы одна из первых программ в мире по прототипированию с машинным обучением.

Программа уникальна, в первую очередь благодаря интересному опыту команды: у преподавателей курса, рецензентов и организаторов объединенный опыт разработки и управления продуктами в Mail.Ru Group, Yandex.Alisa, AI Labs Aitarget, скоринговом отделе Alfabank, а также бизнесовый в венчурных инвестициях, консалтинге и образовании.
В программе предусмотрены сессии с вопросами-ответами с менеджерами продуктов с машинным обучением компаний Amazon, Uber и т.д.

В программе предусмотрены несколько встреч с предпринимателями в сфере искусственного интеллекта, с менеджерами продуктов и инженерами данных технологических компаний, таких как Amazon и тд.
Нужно ли знание программирования и статистики для прохождения курса?
Понадобятся знания по Python и математике. Необходимо пройти входной тест и показать свои навыки, чтобы приступить к прототипированию. Почти все лабораторные будут предоставлены в формате Codelab.

Для тех, кто не чувствует себя уверено, мы заложили в начало курса интенсив-подготовку, но важно обратить внимание, что программа вместе с интенсивом получается дороже.
Когда будут проходить занятия и в каком формате?
Занятия будут проходить два раза в неделю в понедельник и четверг с 19:00 по 22:00 по zoom. Все уроки будут доступны в записи
Сколько часов обучения включает курс?
56 академических часов и более 40 часов практики, которые включают 8 лабораторий на реальных данных и системах, десятки личных консультаций по созданию своего продукта с машинным обучением. Защита проекта перед преподавателями и студентами
Получу ли я сертификат?
Да, вы получите онлайн-сертификат. Но мы не обладаем образовательной лицензией, предоставляем консультационные услуги
Выберите курс
Выберите курс

Нажимая кнопку, вы принимаете условия обработки данных

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

или пишите в Telegram на @terrainco

с пометкой «Курс по созданию ML-продукта»

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

или пишите в Telegram на @terrainco

с пометкой «Курс по созданию ML-продукта»