Курс «Архитектор в области ИИ»

Архитектор в области ии

Специалист, который для решения прикладных задач проектирует решения на базе искусственного интеллекта и осуществляет обучение нейронных сетей и моделей машинного обучения

Получите дополнительное профессиональное образование в области искусственного интеллекта
Более 80% от стоимости обучения оплатит Государство!

3 месяца обучения по 2-3 часа в день. Всего 260 часов

удостоверение по окончании

помощь в трудоустройстве

зарплата
от 120 тыс.  в месяц

Курс нацелен на получение компетенций, необходимых для профессиональной деятельности Архитектора в области искусственного интеллекта для разработки и применения технологических решений в области искусственного интеллекта и в смежных областях.

Курс включает изучение функций, задач, навыков, содержания работы Архитектора в области искусственного интеллекта, методов и программного инструментария технологий больших данных, синтаксис и семантику основных языков искусственного интеллекта (Python, JAVA) и основные приемы программирования на них. Программа нацелена на формирование целостного инженерного видения и практики реализации и применения систем искусственного интеллекта в реальных условиях, с акцентом на технологии программной инженерии.

Программа повышения квалификации построена по модульному принципу, предполагает изучение теоретического материала и практическую отработку полученных знаний.

Для оценки уровня знаний вы выполните практические кейсы и пройдете тестирование.

преимущества курса
Можно осваивать параллельно с получением среднего профессионального образования или высшего образования, основной работой без отрыва от производства
В основе – передовые и наиболее востребованные методы, приемы, технологии работы с большими данными
Использование современного программного обеспечения
Дистанционный формат, удобный график и темп обучения
Персональное сопровождение и поддержка обучаемых
Интерактивный формат подачи учебного материала

курс подойдет

для студентов колледжей и вузов

для начинающих специалистов в области ИТ

для получения прибыльной ИТ-специальности

для всех желающих, имеющих высшее или среднее профессиональное образование (базовое математическое или техническое образование)

чему вы научитесь
Участвовать в процессе создания систем искусственного интеллекта на различных этапах жизненного цикла в качестве эксперта
Применять методы и программные средства автоматизированного логического вывода и автоматизированной проверки гипотез
Создавать, поддерживать и использовать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов
Разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач
Использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения
Решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозных цифровых субтехнологий
кто может учиться
Граждане РФ – жители всех регионов России, если:
  • старше 18 лет и не достигли пенсионного возраста
  • имеют среднее профессиональное / высшее образование или являются студентами вуза / колледжа
  • имеют достаточный уровень базовых знаний в сфере ИТ и могут справиться со вступительным испытанием

Выпускники программы «Цифровые профессии» в 2022-23 годах (выпускники всех курсов 1Т Спринт) также могут подать заявку и обучаться на курсах по программе «Искусственный интеллект»

Стоимость обучения
10 000 
80 000 

*70 000 оплачивает государство

В рамках федерального проекта
«Искусственный интеллект»

Как записаться на курсы
01
Оставьте заявку на нашем сайте.
02
Заполните анкету участника и пройдите диагностику.
03
Дождитесь успешной проверки анкеты и запишитесь на программу в каталоге проекта.
04
По итогам успешного вступительного испытания заключите договор на обучение со скидкой от государства с ООО «1Т».
Программа курса
Раздел 1. Введение в инженерию больших данных
  1. Введение в профессию. Основные принципы работы искусственного интеллекта и его виды
  2. Введение в языки программирования. Основные популярные языки для ИИ
  3. Введение в основные инструменты для работы с данными
  4. Статистический и описательный анализ данных
  5. Введение в основные библиотеки Python для визуализации данных. Matplotlib, Seaborn, Plotly
  6. EDA — разведочный анализ данных. Как найти особенности в данных
Раздел 2. Основы хранения и обработки данных
  1. Введение в Базы данных и теорию хранения данных
  2. Язык SQL. Реляционные базы данных, использование SQL
  3. Введение в Hadoop
  4. DWH, Data Lake, NoSQL хранилища данных
  5. Массово-параллельная обработка и анализ данных. Работа с PySpark
  6. Потоковая обработка данных (data streaming, event processing). Шины данных (kafka)
  7. Введение в ML. Основные задачи, виды классических моделей, метрики качества моделей
  8. BI-системы и визуализация данных
Раздел 3. Архитектура ML
  1. Линейная алгебра, работа с Numpy, принцип работы классических моделей ML
  2. Погружение в ML. Обучение с учителем
  3. Способы улучшить качество модели. Feature engineering. Методы оптимизации
  4. Погружение в ML. Обучение без учителя
  5. Погружение в ML. Временные ряды
  6. Погружение в ML. Рекомендательные системы
  7. Развертывание модели в производство. Методы поиска новых производственных режимов (интеллектуальное планирование экспериментов)
Раздел 4 Архитектура ИИ и нейронных сетей
  1. Введение в нейронные сети
  2. Сверточные и полносвязные нейронные сети
  3. CV — компьютерное зрение
  4. NLP – обработка естественного языка
  5. GAN — Генеративные модели. Автокодировщики
  6. RL — обучение с подкреплением
  7. Процесс, стадии и методологии разработки решений на основе искусственного интеллекта
модули

Модуль 1.

Базовый

Модуль предполагает введение в профессию «Архитектор в области искусственного интеллекта». Отдельные темы посвящены изучению языков программирования: Python, JAVA; основных инструментов для работы с данными: Git, Docker, CI/CD, RestAPI, платформ: Jupiter notebook, kaggle, Nvidia Cuda, сред разработки: VS, IntelliJIdea. Будут рассмотрены современные методы и инструментальные средства анализа больших данных, методы математического и числового анализа с помощью библиотек NumPy, SciPy; основные библиотеки Python для визуализации данных, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Будут изучены планирование и организация аналитических работ с использованием технологий больших данных, инструменты для проведения разведочного анализа данных EDA.

Модуль 2.

Профильный

Модуль предполагает введение в архитектуру ML, искусственного интеллекта и нейронных сетей. Отдельные темы посвящены изучению основ линейной алгебры, обработки матриц с помощью библиотеки Numpy, методов математического моделирования и оценки качества моделей. Будут рассмотрены обучение с учителем и без учителя; прогнозирование временных рядов; рекомендательные системы, методы обучения нейронных сетей, анализ изображений, видео и естественного языка с помощью методов искусственного интеллекта. Будут изучены GAN-генеративные модели, создание чат-бота; Reinforcement Learning; методы управления жизненным циклом и управления проектами создания информационно-технологической инфраструктуры организации.

Преподаватели

Место работы

ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», доцент Института компьютерных технологий и информационной безопасности 

Образование

Кандидат технических наук

Государственный университет Ростовского ордена Трудового Красного Знамени, математика и прикладная математика

Навыки

  • Проектирование архитектур нейронных сетей

  • Архитектура компьютерных систем

  • Анализ и обработка BigData

  • Линейная алгебра и статистика

Дроздов Сергей Николаевич

25 лет

Стаж работы

Профессиональный опыт

2017 – н.в. ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет», доцент Института компьютерных технологий и информационной безопасности

2016 – 2021 ООО «РАДОМ-АЙТИ»

2012 – 2016 АО «РАДОМ-Т»

2007 – 2012 ТТИ Южного федерального университета

1998 – 2006 ГОУВПО Таганрогский государственный радиотехнический университе

Навыки

  • Машинное обучение

  • Python, SQL

Место работы

ООО «1Т», ведущий преподаватель

Профессиональный опыт

2020 – н.в. ООО «Альмира», Data Scientist

Навыки

  • Git, Docker
  • Python, SQL

Ерохин Кирилл Сергеевич

5 лет

Стаж работы

Образование

Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», горный инженер

АНО ДПО «ШАД», программа профессиональной переподготовки «Специалист по Data Science»

Навыки

  • Machine Learning
  • Deep Learning, NLP

Место работы

ООО «1Т», специалист по ИИ

Образование

ФГБОУ ВО ИжГТУ им. М.Т. Калашникова, Автоматизированные системы обработки и управления

Навыки

  • Проектирование архитектур нейронных сетей
  • Python, SQL, Pandas, Numpy, Scipy

Юров Юрий Аркадьевич

8 лет

Стаж работы

Профессиональный опыт

2023 – н.в.  ООО «1Т», специалист по ИИ

2020 – 2023 АЛРИИ, разработчик программ обучающих курсов

2021 – 2023 AI & IT Lab Z-union, разработчик нейросетей

2021 – 2023 GBC.AI, разработчик нейросетей

Навыки

  • PyTorch, Keras

  • Scikit-learn, LightGBM, XGBoost

  • Seaborn, Matplotlib, Plotly

Место работы

ООО «1Т Студио», Senior Data Scientist, cтарший преподаватель

Образование

МАИ, квалификация инженер по специальности «Самолёто-вертолетостроение»

Навыки

  • Python, SQL, Pandas, Numpy, Scipy
  • PyTorch и Keras для построений архитектур нейронных сетей
  • Использование методов машинного обучения из scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost

Ерохин Виталий Александрович

5 лет

Стаж работы

Профессиональный опыт

Анализ данных
Создание пайплайна из основных моделей машинного обучения
Работа с полносвязными, сверточными, реккурентными и генеративными нейронными сетями
Использование методов Feature Selection
Работа с базами данных

Навыки

  • Seaborn, Matplotlib, Plotly
  • Использование методов отбора признаков RFE, SHAP, PHIK
  • Оптимизация моделей с помощью Grid/Randomized Search, Optuna

Место работы

МТУСИ, Декан факультета «Радио и телевидение»

Профессиональный опыт

2019 - н.в. АНОО ВО «Сколковский институт науки и технологий»

2013 - 2019 ООО «Яндекс»

2010 - 2013 ГБУ ВПО «Московский технический университет связи и информатики»

Навыки

  • Управление проектами в области электроники и систем связи
  • Анализ данных

  • Управление базами данных, SQL

Бен Режеб Тауфик Бен Камель

14 лет

Стаж работы

Образование

Кандидат технических наук

Ордена Трудового Красного Знамени ФГБОУ ВО «Московский технический университет связи и информатики», Специальность: «Электроника, радиотехника и системы связи»

Квалификация: исследователь, преподаватель-исследователь

Навыки

  • Управление данными

  • Нейронные сети

  • Машинное обучение

Место работы

ООО «Рубиус тех», разработчик машинного обучения

Образование

Кубанский Государственный Технологический Университет, Финансы и кредит

Навыки

  • Python, SQL
  • Sklearn, CatBoost, LGBMboost

  • Matplotlib, Scipy, Pytorch

Дон Юрий Никитич

20 лет

Стаж работы

Профессиональный опыт

2024 – н.в. ООО «Рубиус Тех», разработчик машинного обучения

2019 – 2024 ООО «Этажи-Риэлт», руководитель направления

Навыки

  • NLP, Tensorflow, Transformers

  • Docker, Kotlin

  • Анализ данных, Big Data

Место работы

МТУСИ, старший преподаватель

Профессиональный опыт

2022 – н.в. Московский технический университет связи и информатики, старший преподаватель

2020 – 2022 Дальневосточный федеральный университет, старший преподаватель

2017 – 2020 Дальневосточный федеральный университет, ассистент

2015 – 2017 Дальневосточный федеральный университет, ведущий специалист учебного управления

Навыки

  • Алгоритмы машинного обучения
  • Работа с большими данными

Кузин Антон Алексеевич

9 лет

Стаж работы

Образование

Дальневосточный федеральный университет, Школа естественных наук, направление «Математика и компьютерные науки», профиль «Вычислительная математика, информатика и компьютерные технологии»

Дальневосточный федеральный университет, Школа естественных наук, направление «Прикладная математика и информатика», программа подготовки «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности»

Дальневосточный федеральный университет, Школа естественных наук, направление «Физика и астрономия», программа подготовки «Физика конденсированного состояния»

Навыки

  • Архитектурные паттерны

  • Оптимизация производительности систем

Место работы

ООО «1Т» , ведущий специалист по ИИ

Образование

Донской Государственный Технический университет, Электроэнергетика и электротехника 

Навыки

  • Python, Pandas, Numpy
  • Scipy, Keras, Pytorch

Бондаренко Евгений Владимирович

2 года

Стаж работы

Профессиональный опыт

2023 – н.в. ООО «1Т», ведущий специалист по ИИ

2022 – 2023 Газпром Автоматизация, инженер 1 категории

Навыки

  • NLP, XGBoost, Scikit-learn

  • Seaborn, Plotly, Matplotlib

Место работы

ООО «1Т», специалист по ИИ

Образование

ФГАОУ ВО «Российский государственный профессионально-педагогический университет»

Навыки

  • Python, Pandas
  • Numpy, Sklearn, Scipy

Козлова Анна Сергеевна

5 лет

Стаж работы

Профессиональный опыт

2023 – н.в.  ООО «1Т», специалист по ИИ

2016 – 2023 Разработка веб-сайтов

Навыки

  • SQL, Git

  • Machine Learning, Deep Learning, NLP

Место работы

ООО «1Т», специалист по ИИ

Профессиональный опыт

2023 – н.в.  ООО «1Т», специалист по ИИ

2019 – 2023 Разработка ПО

Навыки

  • Python, SQL
  • Pandas, Numpy, Scipy

Софьина Каролина Германовна

5 лет

Стаж работы

Образование

Калининградский государственный технический университет, специалист коммерции

Профессиональная переподготовка, Data Sciense

Навыки

  • Seaborn, Matplotlib, Plotly

  • PyTorch, Keras

  • Scikit-learn, LightGBM, XGBoost

Отзывы выпускников
Волков Владислав
Архитектор в области ИИ
Клюка Данил
Архитектор в области ИИ
Глушков Виталий
Архитектор в области ИИ
Носов Алексей
Архитектор в области ИИ
Соколова Елизавета
Архитектор в области ИИ
Марвах Марк
Архитектор в области ИИ
Акимушкина Магдалина
Архитектор в области ИИ
Феоктистова Ольга
Архитектор в области ИИ
Олег Замолоцких
Архитектор в области ИИ
Щербаков Максим
Архитектор в области ИИ
Волков Владислав
Архитектор в области ИИ
Поделиться
— Вы работаете или учитесь?
— Я сейчас учусь на третьем курсе института ВолГУ, это в Волгограде,, по направлению информатика и вычислительная техника.

— Почему вы решили пройти обучение?
— Я решил углубиться в сфере data science, поэтому я нашел ваши курсы, вот именно архитектор искусственного интеллекта. Я успешно прошел курсы, сейчас стажируюсь, и останавливаться на достигнутом не собираюсь, хочу продолжать развиваться в этой сфере.

— Почему вы выбрали курс 1Т Дата?
— Во-первых, что первое бросается в глаза, это стилистика вашего сайта, очень мне понравилась. А еще мне очень понравились направления, в частности архитектор искусственного интеллекта, меня это очень интересует, именно искусственный интеллект, машинное обучение, все эти алгоритмы. Понравилась сама программа, поэтому я решил поработать с вами.

— Какие были страхи перед обучением?
— Да, я боялся, что я не справлюсь с объёмом задач, домашек и так далее, но все мои опасения развеялись, так что всё отлично.

— Что вас вдохновляло во время курса?
— Ну, так как мне очень нравится вся эта тема с машинным обучением, я… было сложно, но я продолжал учиться, потому что мне это интересно, и на всём пути мне это помогало, это желание стать лучше.

— Какие у вас впечатления от преподавателей?
— Мне всё понравилось, все преподаватели отлично преподносят материал. Отдельно хочу выделить Кирилла и Виталия, очень хорошо преподносит материал, мне понравилось, подача, все супер, и сам материал очень интересный.

— Что запомнилось на курсе?
— Итоговый проект был очень интересным, так сказать, собрать все свои навыки воедино и что-то реализовать.

— Какие навыки получили на курсе?
— Во-первых, я выучил язык Python, это самый популярный язык в анализе данных. Я научился работать с многими библиотеками. Это NumPy, Pandas, Scikit-Learn, библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib, Seaborn. Также я разобрался, как работать с различными моделями машинного обучения, такими как деревья решений, бустинги, градиентные бустинги, линейные регрессии, нейронные сети.

— Какие планы в профессии?
— Не буду сильно заглядывать вперед, я хочу завершить стажировку, успешно получить официальный опыт работы, сертификат, как приятный бонус, но и самое главное — получить больше знаний в этой сфере. Я хочу дальше в нее углубляться.
Клюка Данил
Архитектор в области ИИ
Поделиться
— Почему вы решили пойти на курс 1Т Дата?
— Пойти почему? Потому что есть возможность. Это бесплатно предоставляется возможность отучиться, получить какие-то знания. Я думаю, мало кто откажется от такой возможности. Тем более организация, уже с которой знаком. Направление Data Science звучало красиво, звучало интересно. В принципе, так подсознательно понимал, что это какая-то актуальная тема, которая сейчас набирает обороты, поэтому надо быть одним из первых, кто залетит сюда.

— Что понравилось на курсе?
— Больше всего понравился первый модуль с Виталием, очень понятно, очень все четко, очень по теме. Кирилл также прикольно. Очень прикольно, мне понравился модуль про парсингу. Я его самый последний прошел, я по Gitу еще не проходил, но вот очень понравилось по парсингу, очень интересно, информативно. Больше всего запомнилось машинное обучение.

— Что бы вы посоветовали тем, кто только планирует пройти обучение в 1Т?
— Информация достаточно понятная, достаточно все разжеванное. Особенно мне понравилась задумка, что можно домашки отправлять, это очень интересно было. И в принципе посоветовать новичкам не бояться и брать не только источники из курса, то есть как-то самому создать окружение, чтобы окружение обучало тебя. Курсы очень интересные, ребята, записывайтесь
Глушков Виталий
Архитектор в области ИИ
Поделиться
— Вы работаете или учитесь?
— Я работаю в данный момент. Мне попались интересная заметка на Госуслугах о том, что есть программа, переквалификация. Цена оказалась весьма приемлемой, более чем, я бы сказал. Соответственно, я начал выбирать платформы, которые доступны. Из них всех мне понравилось несколько платформ. Первое, что я начал делать, это смотреть отзывы. По 1Т первое, что подкупило, это отсутствие негативных отзывов. То есть, как я понимаю, платформа существует достаточно недавно, я не нашел негативных, это, конечно же, подкупило. Не только это, на самом деле, у меня также был выбор между другими школами, но я уже выбирал между несколькими и интересной показалось 1Т, потому что программа была шире. Именно хорошее описание программы оно как раз сыграло решающую роль, и поэтому 1Т.

— Какие были ожидания от курса?
— Основное ожидание, которое было — хорошая база, которую доступно объясняют. Для меня курсы — это некий фаст-трек в направлении. То есть это же услуга курса, соответственно, как мы ее можем измерить — насколько нам полную информацию предоставили, насколько структурировано ее подали в нужный момент времени и насколько доступно объяснили ту или иную тему. Вот это основная оценка моя для прохождения курсов. Здесь. Она меня полностью удовлетворила, а бонусом оказалась эта вот замечательная программа стажировки. Это реально было просто очень положительным бонусом для меня, я даже не ожидал. И это было интересно, то есть как раз поиграться на реальных задачах, тренироваться на них, где-то включить мозг, где-то поучаствовать в какой-то коллективной деятельности. Это реально было очень круто, мне понравилось.

— Какие у вас впечатления от преподавателей?
— Молодцы, ребята, молодцы. На самом деле, да, действительно, ребята много что объяснили, всегда подсказывали, когда это необходимо. Ребята, у вас все получится, я в вас верю.
Носов Алексей
Архитектор в области ИИ
Поделиться
— Вы работаете или учитесь?
— Меня зовут Алексей, я пока студент, третий курс московского вуза, непрофильный, к сожалению, но факультативно вот изучаю и IT тоже. Очень интересно всё дается.

— Почему вы решили пойти на курс 1Т Дата?
— На Дату пошёл изначально еще прошлой зимой. Я начал погружаться в Python и проходил другой курс. Он был про backend, ну то есть про верстку сайтов по сути. Понял, что это совсем не то, что мне хочется на самом деле делать. И в то время пошел очень бурный пик развития нейронок, искусственный интеллект прям повсюду, очень все красиво, наглядно. Я такой, о, классно! Хочу посмотреть, как это выглядит, а там, глядишь, и что-нибудь поинтереснее получится. Ну, соответственно, так и решил, что хочу в Data Science направиться. Хотя бы изучить, что это такое, ну а дальше в зависимости от ситуации. Почему 1Т? Ну, изначально я пришел к вам от РСО, а у вас, у 1Т с РСО были совместные какие-то, видимо, взаимо-акции. Ну, предложили, промокод дали, я думаю, ну, вообще все звезды сошлись. Вот я пришел.

— Какие были ожидания от курса?
— Перед прохождением курса, в первую очередь, естественно, это материал, который будет. Потому что как-то смотрел в других местах в интернете, на Степике том же самом, просто в ютубе, часто страдает структурированность. И последовательность подхода иногда очень не такая, какой должна быть рассчитанная на новичков. Ну то есть люди, когда они уже сильно знающие свое дело, пытаются его объяснить, не всегда объясняют так, как будет понятно новичку. Но благо в 1Т все оказалось достаточно хорошо.

— Какие у вас впечатления от преподавателей?
— В любом случае очень понравилось, потому что как раз не была нарушена структурированность, и все объяснялось достаточно доступно. То есть если я что-то не понимал, я хотя бы понимал, что я не понимаю. А не так, что просто, ну вот мне тема непонятна, и все, до свидания. По поводу преподавателей, ну, Виталий это потрясающе абсолютно. Кирилл, да, хорошо очень объяснил про CP-работу и графики тоже.

— Какие навыки приобрели?
— Навыки, которые приобрел? Ну, собственно, навыки, которые нужны для DS на уровне Junior. То есть это работа с данными через Python, Pandas (потрясающая вещь). Визуализация данных, далась тяжело, но понимаю хотя бы, как это работает. Исследовательский анализ данных (вот прям по курсу иду) тоже важная штука. Даже в жизни периодически теперь смотрю на некоторые данные через призму вот этих вот наших любимых средних медиан и прочего. Ну и, соответственно, построение рекомендательных систем, очень интересная вещь, обширное поле для изучения, и это действительно интересно.

— Какие планы в профессии?
— Ну, соответственно, дальнейшее развитие. Хочется дальше развиваться в этом, углубляться, в НЛП хочется выйти рано или поздно.

— Скажите несколько слов тем, кто только планирует пройти обучение в 1Т.
— Не переживать, если что-то не получается, и исследовать дополнительно, самостоятельно, потому что только так рождается настоящее знание, которое истинно, а не кажется, что оно существует
Соколова Елизавета
Архитектор в области ИИ
Поделиться
— Вы работаете или учитесь?
— Меня зовут Елизавета, мне 20 лет. На текущий момент я являюсь студенткой Московского государственного технического университета имени Баумана. Учусь на космическом факультете по специальности прикладная математика и информатика.

— Почему вы решили пойти на курс 1Т Дата?
— На протяжении прошлого учебного года я проходила практику в своем университете, где как раз-таки впервые познакомилась со сферой Data Science и столкнулась с понятиями машинного обучения и нейронных сетей. В сентябре закончила курс Data Science, архитектор искусственного интеллекта в компании 1Т. И захотелось в реальном проекте применить свои навыки и убедиться в правильности своего выбора, своего направления. И поэтому стажировка – это был как раз тот шанс, который мне помог в этом. Потому что в нашей команде начинается как раз такой интересный для меня этап — это обучение самой модели.

— Какие были ожидания от курса?
— Преподаватели чудесные, задания… Какие-то для меня сложные, какие-то нет, но я думаю, так и должно быть, потому что мы должны совершенствоваться, узнавать, конечно, новое. Лекционного материала вполне достаточно, думаю, даже слишком много.

— Какие навыки приобрели на курсе?
— Я научилась работать, точнее, усовершенствовала ещё больше свои навыки в Питоне. Познакомилась с базами данных, раньше с этим я вообще не сталкивалась. Узнала, как происходит анализ первоначальный, графики. И, получается базовые знание по обучению самой модели. В дальнейшем я хотела бы углубиться больше именно в обучение модели, рассмотреть больше вариантов, как можно это сделать лучше.

— Скажите несколько слов тем, кто только планирует пройти обучение в 1Т.
— Если есть желание развиваться конкретно в этой сфере, именно вот в этой профессии. Также понять, хочу я этого или нет, думаю, стоит идти. Если есть какие-то сомнения, понятно будет, непонятно, сложности с математикой, то их нет.
Марвах Марк
Архитектор в области ИИ
Поделиться
Здравствуйте, меня зовут Марк, я студент Российского нового университета, учусь на факультете прикладной математики и информатики на третьем курсе. Узнал я о компании 1Т через рассылку в моем университете. Мне было сказано, что компания открывает набор на курсы по искусственному интеллекту, анализу данных, какие-то еще там были направления, но меня заинтересовал конкретно архитектор в области искусственного интеллекта. Так как в то время я уже начал активно интересоваться этой сферой и захотел связать свою жизнь с этой профессией, то я незамедлительно прошел тестирование, поступил на курс, и с июня мы начали обучение.

Обучение шло три месяца, что было для меня несомненным плюсом, потому как летом все равно себя было занять в целом нечем, и это не помешало бы в дальнейшем учебе, чем когда курсы по полгода, по году. То есть летом мы комплексно прошлись по всем темам, которые были в курсе. Очень я доволен наполнением, преподавателями, заданиями. В общем-то, даже нечего здесь добавить, все очень понравилось.

Были какие-то нюансы, недочеты, но нужно понимать то, что идеального продукта, идеального курса, наверное, не существует. И все равно где-то будет для кого-то все очевидно, для кого-то будут какие-то пробелы, но никто не отменяет того факта, что нужно заниматься самообразованием, что-то искать самому в интернете, что-то самому надо найти, изучить, применить и так далее, то есть поимпровизировать немножко. Я считаю, что это наоборот плюс, потому как в работе это, несомненно, пригодится

В общем-то, из того, что я получил, это базу, потому что нужно осознавать, что полностью покрыть всю сферу искусственного интеллекта за три месяца невозможно. Это обучение годами идет у людей, поэтому ожидать нужно именно того, что вы получите базу, понимание. У вас уйдет страх того, что вы не понимаете, что такое нейронная сеть, или вы не понимаете, что такое машинное обучение, что на что  влияет. Здесь научат именно базе, тому, как делать простенькие нейронные сети, понимание алгоритмов, немножко математику затронули, немножко статистику, поработали с базами данных. То есть все равно придется самому изучать, самому что-то новое познавать, внедрять. В общем-то, это путь, который должен пролететь, думаю, каждый разработчик, и это абсолютно нормально. Так что в этом я не вижу никакой проблемы.

Стал бы я рекомендовать курсы от компании? Конечно бы стал, потому что, как я сказал, для меня было несомненным плюсом, что курс шел три месяца, а не, как обычно бывает, полгода-год. И плюс ко всему мне очень понравилось отношение преподавателей, отношение Ивана Тугого, который является президентом компании, отношение поддержки, которые отвечали на все вопросы. Может быть, да, с задержкой какой-то, потому как человеческий фактор, возможно, очень много вопросов было, но на все свои вопросы я ответы получил, причем расширенные, не просто да-да, нет-нет. А именно один раз мне там расписали чуть ли не на один лист А4 по поводу одного алгоритма. Так что я остался очень доволен, очень советую курс от компании 1Т и в общем-то это все, спасибо большое, до свидания.
Акимушкина Магдалина
Архитектор в области ИИ
Поделиться
Всем привет. Меня зовут Магдалина, я студентка Московской аграрной академии имени Тимирязева. О наборе на курсы мне рассказали знакомые, которые знали, что я интересуюсь ИТ. И для меня это был реальный шанс погрузиться и получить знания в такой невероятной, интересной и стремительно развивающейся сфере как data science. Поначалу были мысли, что может не хватить основательной математической школы — я все-таки больше биолог. Но нам давали все необходимые материалы и объясняли все настолько доступно, что все сомнения быстро улетучились.
Да, работать приходилось много, но кураторы всегда были на связи, чуть ли не 24/7. Понравилось, что все закрепляется практикой. Преподаватели здесь профессионалы, все очень открытые. Можно было обсудить любой интересующий вопрос и, так сказать, докопаться до истины. Информации давали много полезной, нужной и даже разбирали реальные задачи и собеседования. За столь короткое время с нуля я научилась пользоваться множеством библиотек, освоила машинное обучение, проводила исследовательские анализ данных, изучала различные виды нейронных сетей и как же их строить. Вообще, на курсе очень теплая и дружная атмосфера, все с тобой на равных. Так что это было действительно незабываемое лето. На данный момент я успешно завершила программу повышения квалификации и прохожу стажировку. В будущем планирую и очень хочу продолжить развиваться в данном направлении. Ребятам посоветую: ничего не бойтесь, делайте то, что любите и приходите в 1Т — здесь круто, вы не пожалеете.
Феоктистова Ольга
Архитектор в области ИИ
Поделиться
Всем привет. Меня зовут Оля. Я учусь на втором курсе «Прикладная математика». Мое решение обучаться на курсе 1Т было очень спонтанным. Можно было выбрать обучение летом или осенью, но я выбрала обучение летом, чтобы уделять больше внимания курсам. Я ожидала, что будет достаточно сложно, так как я только недавно закончила первый курс, а тут архитектор обучения искусственного интеллекта. Я понимала, что мне предстоит узнать много нового для меня. Но также я понимала, что это того стоит — как минимум, это стоит новых знаний, а как максимум применения этих знаний на практике.

Когда началось обучение, то оказалось, что все мои опасения подтвердились. Было достаточно сложно. Два вебинара два раза в неделю, еженедельное домашнее задание, а также было очень сложно вклиниться в ежедневную работу, узнавать новое из курса и использовать посторонние источники. Курс стал частью жизни на лето.

Курс достаточно развернутый и информативный. Больше всего мне понравился атмосфера, которая присутствовала на занятиях, так как она была направлена на получение знаний, где каждый узнавал для себя что то новое и пытается это использовать в своей работе. Преподаватели всегда отвечали на интересующие вопросы и могли помочь разобраться в полученной информации более детально. Сейчас я продолжаю обучение в вузе. В будущем, я думаю, буду продолжать изучать машинное обучение и нейронные сети более глубоко.

Если вы планируете прокачать свои навыки программирования и вообще желаете понять, кто такой архитектор обучения искусственного интеллекта, то вам сюда. На обучение уходит достаточно много времени, сил, терпения. Но также вы приобретаете необходимые навыки в программировании. Поэтому удачи в ваших начинаниях.
Олег Замолоцких
Архитектор в области ИИ
Поделиться
Добрый день, Меня зовут Олег Замолоцких и я прошел курс-обучение от компании 1Т. Хочу поделиться впечатлениями от данного курса. Начну с себя. Я работаю в научно-исследовательской организации в должности заместителя начальника научно-технического отдела. Являюсь кандидатом технических наук. Направление моей деятельности немного затрагивает сферу искусственного интеллекта, поэтому я решил обучаться по программе, чтобы приобрести необходимые навыки и знания в области больших данных и машинного обучения.

В курс я входил, имея лишь базовые навыки программирования, поэтому, мягко говоря, я переживал за то, что смогу быстро освоить всего лишь за три месяца область машинного обучения. Тем более это был мой первый онлайн курс. Ну и обучение три месяца летом, загруженность на работе, у меня есть семья, надо уделять время. В общем, сомнения были и, скажу честно, не возлагал больших надежд, что мне удастся повысить уровень серьезно своих знаний. Ну, поверхностно надо узнать, что такое нейросети, о которых сейчас везде говорят, за каждым углом, и все.

Ну, честно говоря, я ошибался, потому что как человек из науки, я теперь с улыбкой смотрю, как коллеги не обучив ни одной модели машинного обучения, с серьезным лицом рассуждают об искусственном интеллекте, но не об этом. Вернемся к курсу.

В начале прохождения курса было относительно просто — основы Python, потом немножко усложнение — специализированные библиотеки графики. А потом бац — и модели машинного обучения, нейронные метрики. В общем, очень-очень много страшных слов. Но нам не дали пропасть наши преподаватели Мильчакова Анна с ее классическими моделям, Иванченко Максим и его нейронные сети, Юров Юрий и его явные модели шила Носов Максим, его система управления базами данных Эсквайр. Ну и, наконец, Ерохины Виталий и Кирилл, которые весь курс прошли с нами и не давали нам расслабиться.

Работал нон стоп, даже будучи больным. Скажу честно, не было ни одного вопроса, который бы мне не помогли решить. Повторю: ни одного. Хотя я сколько их писал, сейчас вспоминаю и смотрю, как я мог писать, задавать такие глупые вопросы. Ну, конечно, ребята из технической поддержки и кто остался за кадром вебинаров — большое вам спасибо! Вам, кто при проверке домашних работ не только указывал на недостатки, но и давал очень ценные советы. Бывает, даже и хвалил.

Домашка, конечно, это вообще отдельная тема в курсе. Ее решение — маленькая победа над собой. Не знаю, как все. Я радовался каждой этой отправленной домашке решенной. Когда приходила проверка, уже дома, я скроллил так медленно, медленно листал, чтобы эти зеленые рамочки увидеть. Организаторы поймут. Вот, бывало, коричневые приходилось исправлять, но, тем не менее, все получилось.

Команда настоящих профессионалов, вы что со мной сделали? Теперь в каждой табличке, любой, неважно, на улице я увидел или, там, на работе, я вижу потенциальную, которую мне хочется обработать, заполнить пропуски и найти медианный анализ, убрать дубликаты. В общем, заразили. И за это огромное спасибо за ваш труд. Вы направление сложное показали простым. Теперь можно в полной мере заниматься, развиваться, делать что угодно.

Что пожелать начинающим и тем, кто сомневается, стоит ли им начинать обучение в данном направлении? Можно говорить много слов абстрактных, типа верьте в себя, не сдавайтесь. Но лучше дам пару рабочих хаков. Если вы все таки решитесь пройти этот курс, во-первых, необходимо превратить этот курс в свое хобби — хотя бы на время обучения. То есть решать можно даже мало, но часто, а желательно и не в рабочей обстановке. Честно говоря, я пока проходил курс, успел отдохнуть на море и был на даче и в командировке. Брал с собой ноутбук, просто работал, успел все. Во-вторых, это непрерывность обучения. Главное не бросать и отдыхать, но не давать перерыва себе в обучении. Хотя бы строчку в день или пятиминутное видео смотреть надо обязательно, тогда будет действительно успех. В-третьих, это последовательность. Не пропускайте е темы, они все очень взаимосвязаны. Будет тяжело. Ладно, если одну пропустить или две, а потом вернуться к ним. Но лучше по чуть-чуть проходить, но последовательно. Ну, в-четвертых, это уж совсем практический совет. Не решайте задания уровня Pro и не тратьте время. Если вы еле-еле успеваете решать основные задания, решайте их после курса. После прохождения курса, они для вас уже будут далеко не Pro.

В принципе, я все сказал. В целом могу с уверенностью сказать, что я действительно приобрел нужные навыки и в будущем планирую их развивать, как советовал один из преподавателей, по-моему, Иванченко Максим. Когда там были сложные модели, он говорил: представьте, что модель — это черный ящик. Не пытайтесь понять, что у нее внутри, просто берите и делайте. Работайте с ней. Так вот, я теперь горю желанием узнать, что внутри у этих моделей. Недаром же я исследователь по профессии. Как узнаю, что у них внутри, обязательно расскажу команде 1Т. Ну, наверное, они и без этого знают. Ну все. Спасибо большое за это. Прекрасное трехмесячные путешествия. Всем добра.
Щербаков Максим
Архитектор в области ИИ
Поделиться
— Вы работаете или учитесь?
— Учусь, студент третьего курса, Волгоградский госуниверситет, физфак, прикладная математика. Работаю только иногда на фрилансе, когда есть время.

— Почему вы решили пойти на курс 1Т Дата?
— Мне всегда нравилась работа с данными, программирование всегда нравилось, еще с малых лет. А 1Т я выбрал, потому что когда-то еще, когда я был на втором или на первом курсе, нам предложили курсы от студотрядов по веб-программированию. Я их прошел и после этого где-то через полгода или год, может быть, вот как раз предложили курсы по Дате. И вот это мне уже понравилось.

— Какие впечатления от курса?
— Впечатления положительные. Курс понравился, понравилась компоновка материала,  достаточно все скомпоновано, все хорошо. Мало чего в материалах нет, что приходится догугливать. Понравилось, что преподаватели, люди, которые действительно этим занимались, увлечены этим. Как бывает, преподаватели, которые что-то выучили, что-то знают, но никогда с этим не работали.

— Скажите несколько слов тем, кто только планирует пройти обучение в 1Т.
— Во-первых, это сейчас актуально. Это интересно, заниматься данными. Да и просто в момент обучения найти хорошие знакомства с хорошими, с умными людьми, познакомиться, пообщаться. Это тоже, я думаю, будет достаточно интересно