Университет Иннополис в 2021 году стал обладателем гранта правительства РФ на создание Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта. В рамках деятельности Центра разработан онлайн-курс по программе профессиональной переподготовки «Data Science и машинное обучение».
Чему вы научитесь
1
Изучите технологии анализа данных
2
Освоите алгоритмы машинного обучения
3
Разрабатывать нейронные сети на Python
4
Работать с операционной системой Linux
5
Проводить статистическую проверку гипотез
Кому подойдет курс
Студентам последних курсов бакалавриата и магистратуры 1 курса, получающим высшее ИТ-образование
Тем, кто хочет построить карьеру в ИТ
Курс разработан для студентов, которые хотят развиваться профессионально. Обучение даст необходимую базу и навыки для построения карьеры специалиста по машинному обучению.
Перечень направлений
09.02.02 Компьютерные сети
09.02.03 Программирование в компьютерных системах
09.02.04 Информационные системы (по отраслям)
09.02.06 Сетевое и системное администрирование
09.02.07 Информационные системы и программирование
09.03.01 Информатика и вычислительная техника
09.03.02 Информационные системы и технологии
09.03.03 Прикладная информатика
09.03.04 Программная инженерия
09.04.01 Информатика и вычислительная техника
09.04.02 Информационные системы и технологии
09.04.03 Прикладная информатика
09.04.04 Программная инженерия
02.03.01. Математика и компьютерные науки
02.03.02 Фундаментальные информатика и информационные технологии
02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
02.04.01 Математика и компьютерные науки
02.04.02 Фундаментальные информатика и информационные технологии
02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
Необходимые знания для прохождения курса
математический анализ;
теория вероятности;
линейная алгебра;
базы данных;
основы программирования на Python;
навык работы с репозиторием.
Программа курса
Модуль 1
Машинное обучение
1.1. Технологии для обработки данных 1.2. Простейшие алгоритмы машинного обучения 1.3. Кластерный анализ 1.4. Алгоритмы бустинга и бэкинга
Модуль 2
Нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения
2.1. Нейронные сети 2.2 Использование Машиного обучения на предприятии 2.3. Аналитика больших данных 2.4. Обработка естественного языка 2.5. Алгоритмы компьютерного зрения
Модуль 3
Проектная работа: разработка и тестирование приложения с применением ИИ
Преподаватель курса
Герард Костин
Сhief Data Scientist CMVentures Fund
работал Data Science Expert в подразделении инноваций Swarovski, возглавлял в разное время аналитическое подразделение в МТС, Data Science и Data Engineering в Рестрим;
выступал независимым консультантом по Data Science в проектах Вымпелкома, Ростелекома, X5 Retail Group;
более 3 лет преподает deep learning, математику, статистику;
автор курса по выведению нейронных сетей в продакшн.
Результат
Диплом о профессиональной переподготовке по специальности «Специалист по машинному обучению»
Этот веб-сайт использует файлы cookie. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
OK
Zero Block
Click "Block Editor" to enter the edit mode. Use layers, shapes and customize adaptability. Everything is in your hands.