AI-006
Технологии искусственного интеллекта: машинное обучение и нейросети.
Освойте ИИ без программирования — начните говорить на языке будущего! Введение в искусственный интеллект с нуля для неразработчиков. Мы разберем основные понятия и принципы, сферы применения и особенности популярных методов, таких как нейронные сети. Вы научитесь формулировать свои идеи и предложения как задачи для разработчиков. Узнайте, чем машинное обучение, искусственный интеллект, Big Data и нейронные сети отличаются друг от друга. На практических занятиях обсудим конкретные сценарии применения машинного обучения в реальной жизни и рассмотрим, как с его помощью можно улучшить ваши рабочие процессы.
Удостоверение о прохождении
Смотреть пример
16 академ. часов
Онлайн
Подробнее
Улучшаемые навыки
Машинное обучение
Нейронные сети
Классификация
Регрессия
Кластеризация
Компьютерное зрение
Обработка текста
Оценка моделей
Инструменты
DeepSeek
Чему вы научитесь
01
Понимать основные понятия и концепции в сфере искусственного интеллекта.
02
Знать, какие классы задач есть в сфере искусственного интеллекта, уметь различать их.
03
Уметь формулировать задачи, используя принятую среди разработчиков терминологию.
Программа курса
01
Области искусственного интеллекта
Практика: ИИ-детектив
02
Виды задач в сфере ИИ
Практика: Сортируем кейсы
03
Машинное обучение
Практика: Думаем как ИИ и обучаем модель поиска дефектов
04
Нейронные сети
Практика: Визуализации нейросетей и DeepSeek
05
Итого на курс 16 часа: теория – 12 ч (75%), практика – 4 ч (25%)
Для кого
Архитектор ПО
Руководитель группы\Тимлид
Руководитель проекта
Предварительная подготовка
Для руководителей, которые хотят узнать о понятиях и концепциях машинного обучения, чтобы говорить с разработчиками на одном языке и что-то в этом понимать.
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
22 500 ₽
20 250 ₽ — для физ. лиц
Юр. лицо — 22 500 ₽
Физ. лицо — 20 250 ₽
17.11.2025, Онлайн
17.11.2025, Онлайн
Открытая дата
Наши ученики работают в:
Наши клиенты
