Курс «Data Science»

Архитектор в области искусственного интеллекта

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/С#/С++/Scala) 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.

курс подойдет

для студентов колледжей и вузов

для начинающих специалистов в области IT

для получения прибыльной IT-специальности

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

чему вы научитесь
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 
85 000 

*75 000 оплачивает государство

В рамках федерального проекта
«Искусственного интеллекта»

Перейти к курсу
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 инженерию больших данных, содержание профессии «Архитектор в области искусственного интеллекта». Отдельные темы посвящены изучению языков программирования: Python, JAVA/С#/С++/Scala; 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.

Отзывы выпускников