Курсы по нейронным сетям

Все необходимые для ML-инженера навыки – в одном курсе. Спрос на таких специалистов есть во всех технологичных сферах: в бизнесе, медицине, промышленности и других, а средняя зарплата ML-инженеров составляет 200000 рублей.

Вы изучите, как работают модели на основе нейронных сетей, на что они способны на данный момент и каковы их ограничения. А также получите практический опыт решения реальных задач и разработки с Pytorch.

Основы нейросетей и ИИ, работа с ChatGPT и Midjourney, генерация изображений и текста, обучение собственных моделей, практика на реальных задачах.

Освой ИИ без программирования — начни говорить на языке будущего! Искусственный интеллект Машинное обучение Нейронные сети Примеры применения ИИ Практика: ИИ-детектив Классификация Регрессия Кластеризация Прогнозирование Детектирование Распознавание речи Генерация Анализ текста Поиск аномалий Обучение с подкреплением Определение типа задачи в реальном проекте Практика: Сортируем кейсы Возможности и ограничения классических методов Данные и датасеты Популярные инструменты машинного обучения Оценки качества распознавания Применение машинного обучения Практика: Думаем как ИИ и обучаем модель поиска дефектов Что могут и не могут нейронные сети Обучение нейронных сетей Особенности внедрения нейронных сетей в проект Применение нейронных сетей Практика: Визуализации нейросетей и DeepSeek

ИИ теперь работает на аналитика — автоматизируйте рутину и усиливайте экспертность. Что такое LLM: концепция работы, основные возможности и ограничения. Место ИИ в деятельности бизнес-аналитика. Обзор популярных моделей: YandexGPT, Qwen, DeepSeek — выбор под задачи BA. Этические и юридические аспекты: ответственность, галлюцинации, байесы. Практика: Тестирование модели: задать несколько вопросов и обсудить результаты. Диагностика: "Какой я пользователь ИИ?" Принципы эффективного промптинга: конкретность, контекст, структура. Техники: Zero-shot, Few-shot, температура, формат вывода. Паттерны промптов для типовых задач BA: анализ требований, суммирование, user story. Практика: Разработка "библиотеки промптов": Групповая работа: выбрать 2–3 задачи BA и создать шаблоны промптов. Сравнение результатов на разных моделях. Упражнение: исправить "плохой" промпт. Как автоматизировать создание ЧТЗ, BRD, user story, писем, отчетов. Работа с шаблонами и стандартами документирования. Практика: Задание: написать фрагмент технической документации (например, требования или сценарий). Задание: составить электронное письмо руководству на основе протокола встречи. Анализ текстовых данных: отзывы, протоколы, интервью. Выявление ключевых тем, тональности, проблем. Q&A Практика: Анализ набора отзывов клиентов: Классификация по категориям, Выделение главных проблем, Предложения по улучшению. Извлечение информации из протокола встречи. Chain-of-Thought (CoT), управление ролью, JSON/XML-формат. Цепочки промптов: как разбивать сложные задачи. Практика: Задание: создать модель данных на основе текстового описания. Задание: построить цепочку промптов для анализа требований → user story → тест-кейсы. Использование ИИ для анализа и улучшения процессов. Выявление узких мест, дублирования, предложений по оптимизации. Создание диаграмм BPMN с помощью LLM. Практика: Анализ описания процесса и выявление проблем. Генерация предложений по оптимизации. Создание диаграммы BPMN на основе текстового описания. Анализ влияния изменений на систему. Автоматизация создания документации по изменениям. Генерация тест-кейсов на основе требований. Практика: Анализ влияния изменения на существующую систему. Генерация тест-кейсов для реализации нового требования. Безопасность и этика использования ИИ: bias, авторство, конфиденциальность. Примеры галлюцинаций и методы их распознавания. Интеграция ИИ в процессы CI/CD: концепция и примеры. Практика: Обсуждение кейсов: этические дилеммы при использовании ИИ. Упражнение: найти ошибки в "галлюцинированном" ответе ИИ.

Основы работы в RPA Studio. Если вы хотите узнать, какие возможности дает использование RPA, и как начать использовать роботов в своих бизнес задачах – скорее записывайтесь!

Онлайн курс «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Machine Learning Engineer с нуля онлайн.

Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.

При прохождении этого курса вы развиваете навыки работы с массивами данных, математических и статистических операций и других концепций, которые будут полезны во многих областях, включая научные и инженерные вычисления, обработку данных и машинное обучение.