AI-008
Машинное обучение в бизнесе
Освойте внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы для реальной эффективности. Узнайте, как находить прибыльные точки применения ML, оценивать ROI инициатив и избегать типичных рисков. Практика на кейсах из компьютерного зрения, обработки естественного языка и прогнозирования. Уникальный фокус — не на алгоритмах, а на бизнес-ценности AI-решений.
Удостоверение о прохождении
Смотреть пример
16 академ. часов
Онлайн
Подробнее
Улучшаемые навыки
Машинное обучение в бизнесе
Оценка ML-инициатив
ROI AI-проектов
Управление рисками AI
Внедрение ИИ-решений
Компьютерное зрение (CV)
Обработка естественного языка (NLP)
Прогнозная аналитика
Бизнес-применение AI
Чему вы научитесь
01
Выявлять бизнес-задачи с наибольшим потенциалом для внедрения машинного обучения.
02
Понимать этапы создания реального ИИ-решения: от формализации бизнес-запроса до оценки итогового решения.
03
Прогнозировать риски в ИИ-проектах.
04
Отличать внешние ML-инициативы от проектов по оптимизации внутренних операционных процессов.
Программа курса
01
Внедрение машинного обучения во внутренние процессы компании
02
Разработка ИИ-решений в компьютерном зрении
03
Разработка ИИ-решений в обработке естественного языка
04
Разработка ИИ-решений в прогнозировании
05
Итого на курс 16 часов: теория — 12 ак. ч. (75%), практика — 4 ак. ч. (25%)
Для кого
Бизнес-аналитик
Руководитель проекта
Data Scientist
Предварительная подготовка
Базовое понимание концепций машинного обучения и искусственного интеллекта. Желательно базовое знакомство с концепциями Data Science и AI. Курс не требует навыков программирования или углубленного знания алгоритмов ML.
Расписание курсов
Курс проводят
Петрова Яна
Эксперт в области Machine Learning и Data Science
О тренере
Яна работает в области машинного обучения с 2018 года, последние 3 года участвует в коммерческой разработке нейронных сетей для компьютерного зрения. Является руководителем отдела машинного обучения.
Выпускница МГТУ им. Н.Э. Баумана по специальности «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей» .
С 2022 года преподает Машинное обучение и Глубокое обучение на кафедре «Компьютерные системы и сети» в МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Выпускница МГТУ им. Н.Э. Баумана по специальности «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей» .
С 2022 года преподает Машинное обучение и Глубокое обучение на кафедре «Компьютерные системы и сети» в МГТУ им. Н.Э. Баумана.
О проектах
Проектировала модели для:- работы сельскохозяйственных дронов
- систем распознавания в розничной торговле
- считывания адресов на почтовых конвертах
- распознавания опухолей на рентгеновских снимках
Записаться на курс
37 000 ₽
33 300 ₽ — для физ. лиц
Юр. лицо — 37 000 ₽
Физ. лицо — 33 300 ₽
24.11.2025, Онлайн
24.11.2025, Онлайн
Открытая дата
Наши ученики работают в:
Наши клиенты
