ML Engineering - ITMO AI Talent hub от KARPOV.COURSES

Смотреть курс на KARPOV.COURSES
Дешевле на 7% с промокодом

Полная стоимость

250 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

28 500 ₽/мес

Длительность

Длительность:

9 месяцев

Дата начала

Дата начала:

20 февр.
Дешевле на 7% с промокодом
Смотреть курс на KARPOV.COURSES

Ожидаемая З/П

Специалист, завершивший обучающие модули, обычно получает вознаграждение в размере 250000 рублей.

Для кого

Курс ML Engineering идеально подойдет тем, кто только начинает свой путь в мире машинного обучения, а также опытным математикам, программистам, разработчикам, аналитикам и специалистам в сфере Data Science, желающим углубить свои знания в области ML и Python.

Чему научитесь

В процессе обучения на курсе участники овладевают мастерством конструирования программ для автоматического применения машинного обучения, исследуют массивы информации для обнаружения тенденций, проектируют алгоритмы искусственного интеллекта для стратегических целей компании, анализируют эффективность инновационных методик через тестирование и настраивают продукты в соответствии с требованиями рынка.

Программа обучения

1. Применение Python в разработке: начальные навыки кодирования, использование различных библиотек, манипуляции с данными и управление базами данных, структурирование программного продукта, освоение Git.
2. Обучение искусственного интеллекта: принципы работы алгоритмов, подготовительные процедуры данных, тонкая настройка и анализ эффективности моделей, системы для предложения опций.
3. Ознакомление с MLOps: понятие DevOps, механизация процессов, методы публикации на веб-серверах.
4. Анализ практических примеров и мастер-класс по созданию ML-сервисов: процесс интеграции моделей, разработка интернет-сервисов с использованием FastAPI, принципы проектирования API.
5. Основы глубокого обучения: изучение работы нейросетей, технологии идентификации лиц и объектов, создание текстов с помощью ИИ, использование готовых и разработка уникальных моделей.
6. Первый собственный проект в области данных (MFDP): реализация ML-продукта от зарождения идеи до её презентации.

Кто преподает

1. Нерсес Багиян занимает должность руководителя отдела данных в Raiffeisen CIB, является преподавателем в области искусственного интеллекта на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, образование получил в школе анализа данных Яндекса, имеет опыт работы в Яндекс.Маркет.

2. Алексей Кожарин специализируется на разработке серверной части в Яндекс.Диске, до этого применял свои навыки в сфере машинного обучения в Райффайзенбанке и вел обучающие программы по Python и алгоритмическим основам в МФТИ.

3. Никита Табакаев исполняет роль аналитика в Raiffeisen CIB, его сфера деятельности включает анализ продуктов и разработку систем машинного обучения в Райффайзенбанке.

Формат обучения

1. Обучение по специализации "Инженерия машинного обучения" растягивается на девять месяцев.
2. В процессе обучения студенты выполняют два практических проекта, которые станут украшением их профессионального портфолио и основой для дипломной работы.
3. Программа курса включает в себя изучение технической основы, актуальных технологических решений, анализ трендов рыночного спроса, а также разработку двух MVP (минимально жизнеспособных продуктов), которые студенты могут представить в своем портфолио.
4. Студентам предоставляется шанс обучения на бюджетной основе в магистратуре ITMO AI Talent Hub, с возможностью завершения курса за один год.

Пункты для резюме

Ключевые компетенции:
- Анализ и обработка информации
- Применение передовых аналитических инструментов
- Оценка значимости контента в соцсетях
- Разработка алгоритмов ИИ для обработки структурированных данных и изображений
- Проектирование программного обеспечения для промышленности

Технические знания:
- Среды для выполнения учебных проектов
- Использование образовательных ресурсов для доступа к учебным материалам
- Применение математических и статистических методов в сфере искусственного интеллекта

Сертификат/Диплом

Диплом ИТМО по профессиональной переподготовке и сертификат karpov.courses x AI Talent Hub ИТМО вручаются по завершении курса.

О курсе

Все курсы "KARPOV.COURSES"
Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Марина Лукашевич,

С нуля получила интересную профессию

На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений.
Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика.

Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им

Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада)
Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT
Hello, World!)))

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Иван,

Опыт прохождения курсов

Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Артём,

Симулятор работы, но есть один нюанс.....

Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.

Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.

Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.

Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.

Ответить

next0 комментариев