Курсы Аналитики в Челябинске

Machine Learning Engineer (Машинное обучение) – класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.

В процессе этого обучения абсолютно все слушатели смогут сформировать мнение по поводу того, что такое Машинное обучение, как они смогут применить свои приобретенные знания для продуктивной работы в данной области.

Программа профессиональной переподготовки «Машинное обучение» подготовлена преподавательским составом НАНО «ИПО» в партнерстве с практикующими экспертами, что гарантирует ее структурированность, проработанность и наполненность информацией, необходимой для грамотного ведения трудовой деятельности.

Получить диплом переподготовки можно, освоив материалы курса Института профессионального образования (НАНО «ИПО») по специализации «Машинное обучение».

Программа профессиональной переподготовки "Машинное обучение" рассчитана на 900 ч. Благодаря дистанционным технологиям интенсивность обучения студенты выбирают сами согласно своим предпочтениям. При Вашем желании длительность курса может быть экстерном СОКРАЩЕНА В 2 РАЗА! Подробности уточняйте по телефону на сайте или отправьте нам заявку для консультации.

Данный курс позволит Вам освоить специальность «Машинное обучение». И получить все знания и навыки, необходимые для успешной деятельности:

1. Модуль.Введение в Data Science;
- Основные направлениями Data Science;
- Работа с данными;
- Выявление проблем, сбор бизнес-требований;
- Источники данных;
- Разведочный анализ и подготовка датасета;
- Внедрение ML-модели;
- Продуктовая и маркетинговая аналитика;
- Базовые инструменты для работы: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow;

2. Модуль.Основы математики для Data Science;
- Базовые знания по математике для работы с машинным обучением;
- Аппроксимация;
- Интерполяция;
- Регрессии;
- Функции;
- Матрицы;
- Математическими сущности в Python-библиотеке;

3. Модуль. Основы статистики и теории вероятностей;
- Принципы работы со случайными величинами и событиями;
- Виды распределений и статистические тесты;
и многое другое ...


Категория слушателей: программа профессиональной переподготовки «Машинное обучение» предназначена:
для специалистов, имеющих высшее или среднее специальное образование.

После обучения на курсе можно работать на должности:
Специалист по машинному обучению;

Методы обучения:
Обучение проводится по заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий.
Посещать институт не требуется, это позволяет совмещать обучение с работой. Для каждого слушателя на образовательном портале создается личный кабинет. В нем размещаются необходимые учебные и методические материалы, реализована проверка усвоенных знаний посредством онлайн-тестирования.

Выдаваемые документы:
Абитуриенты завершившие обучение получают Диплом о профессиональной переподготовки с присвоением квалификации «Специалист по машинному обучению» и бессрочным правом ведения профессиональной деятельности.

Документы, требуемые для зачисления:
- Диплом о высшем образовании (диплом бакалавра, специалиста, магистра) или диплом о среднем профессиональном образовании;
- Документ о профессиональной переподготовке и повышении квалификации (при наличии);
- Паспорт;
- Страхового номера индивидуального лицевого счёта (СНИЛС);
- Свидетельство о браке/разводе при наличии факта смены фамилии (при наличии);
- Документы принимаются в электронном виде (скан или фото хорошего качества) в форматах JPEG, JPG, PNG, doc, docx, pdf.

Научим управлению ML/AI-проектами .

В симуляторе в роли менеджера проекта вы проработаете три кейса создания и внедрения решений на основе машинного обучения (ML)

Формат: Иммерсивный формат. Обучение в симуляторе отличается от других курсов. Здесь нет лекций или вебинаров. Вы сразу приступаете к работе над продуктом: получаете необходимую документацию, аналитические данные и соображения ваших коллег, принимаете решения, анализируете результаты.

Теория и дополнительные материалы выдаются в процессе: они помогут проанализировать логику ваших действий, изучить кейсы ведущих компаний и выработать оптимальный подход.

Вы проходите симулятор в темпе, который вам подходит. В среднем обучение занимает около двух месяцев. 

Вы можете заниматься самостоятельно, либо же выбрать тариф с поддержкой ментора и обучением в составе группы студентов.

Компьютерное зрение — CV

• Нейросетевые решения на практике. Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы.
• Детекции объектов. Создадите высокоточного детектора на кастомном наборе данных.
• Сегментация изображений. Разработаете модели сегментации для решения бизнес‑задачи.
• Генерация изображений. Кастомизируете генеративную сеть под конкретный запрос.
• Трансформеры и мультимодальные модели. Обучите классификационную модель на трансформеной архитектуре.