AI - Интегратор
с нуля
с нуля
до уровня Junior+ вместе с Blockchain University при поддержке Astana Hub
Цена Курса: 750.000 тенге
Цена Курса: 750.000 тенге
6
месяцев
обучения
обучения
3
урока
в неделю
в неделю
Обучение
на реальных кейсах
Онлайн
в удобное время
Помощь
в трудоустройстве
Критерии Отбора:
- Мотивационное письмо
Своими словами
- Интервью
Для знакомства
Зарплаты AI специалиста
По данным web3.career, в среднем в год составляет:
7 000 - 12 000 $
Machine Learning Engineer
8 000 - 16 000 $
Deep Learning Engineer
10 000 - 20 000 $
AI Researcher
Про ai - интегратор
Создание интеллектуальных систем для решения сложных задач
Разработка автономных транспортных средств и роботов-помощников
Применение в машинном и глубоком обучении, нейронных сетях
Одна из наиболее динамично развивающихся технологий с большими инвестициями
Применяется в медицине, производстве, финансах, робототехнике, играх и др.
На что способен ai - интегратор?
Разрабатывать и обучать искусственные нейронные сети
Обрабатывать и анализировать большие объемы данных
Создавать и оптимизировать AI-алгоритмы
Создавать приложения и продукты на базе AI
Интегрировать и настраивать AI модели в бизнес-процессы и системы
Кому подходит курс?
Новички в IT: Возможность обучения с нуля и вхождения в перспективную сферу искусственного интеллекта
#1
Программисты
и разработчики: Освоение интеграции ИИ в проекты
и разработчики: Освоение интеграции ИИ в проекты
#2
Предприниматели
и менеджеры: Понимание интеграции ИИ в бизнес-проекты
и менеджеры: Понимание интеграции ИИ в бизнес-проекты
#3
Студенты и исследователи: Расширение академических знаний в области ИИ
#4
Энтузиасты технологий: Применение ИИ
в хобби и личных проектах
в хобби и личных проектах
#5
Специалисты по автоматизации: Использование ИИ
в производственных процессах.
в производственных процессах.
#6
Программа обучения
6 месяцев
6 месяцев
Нажмите на интересующую программу, и откроются подробности
30
часов
теории
теории
126
часов
практики
практики
Содержание:
— Введение и история ML/AI
— Типы машинного обучения
— Supervised Learning vs Unsupervised Learning
— Reinforcement Learning
— Методология CRISP-DM
— Процесс выбора модели
— Введение в среду Python для машинного обучения (знакомство с основными библиотеками NumPy, Pandas итд)
Содержание:
— Модели Регрессии (Regression)
— Модели Классификации (Classification)
— Модели кластеризации
— Деревья решений и ансамблевое обучение
— Развертывание моделей машинного обучения
Содержание:
— Введение в нейронные сети
— Введение в фреймворки (PyTorch/TensorFlow)
— Convolutional Neural Networks (CNN)
— Recurrent Neural Networks (RNN)
— Transfer learning
— Regularization and dropout
— Hyperparameter tuning
— Методы увеличения данных
— Обучение крупных моделей
Среднесрочный проект - студенты применят все, что узнали до этого, на практике
Содержание:
— Токенизация и предварительная обработка текста
— Семантические эмбеддинги слов (Word2Vec и GloVe)
— Языковое моделирование. Обучение собственных эмбеддингов
— Recurrent Neural Networks (RNN)
— Generative Recurrent Networks
— Трансформеры
— Распознавание именованных сущностей (NER)
— Большие языковые модели (LLM)
Содержание:
— Введение в Computer Vision (OpenCV)
— Обработка изображений
— Обнаружение и распознавание объектов (фото и видео)
— Распознавание лица
— Сегментация изображения
— Generative Adversarial Networks (GANs) - передача художественного стиля
Содержание:
— Источники данных и виды баз данных (PostgreSQL, Clickhouse, Elasticsearch, Milvus)
— Облачные вычисления (AWS, Google Cloud, Nvidia Cloud Computing)
— Развертывание модели (Serverless, AWS Labda, TensorFlow Lite)
— Docker
— Развертывание модели в виде REST API
Содержание:
— Введение
— Обслуживание TensorFlow
— Создание службы предварительной обработки
— Запуск всего локально с помощью Docker-compose
— Введение в Kubernetes
— Развертывание простого сервиса в Kubernetes
— Развертывание моделей TensorFlow в Kubernetes
— Развертывание в EKS
Финальный проект
оставь заявку
и получи бесплатную консультацию
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с условиями обработки данных
