Программа: ИТ
Пакет: Базовый
Уровень: Junior
Помощь в трудоустройствеТрудоустройство

Искусственный интеллект с нуля

Обучение на русском языке

— Полный курс по искусственному интеллекту с самых азов
— Вы на практике освоите основы машинного обучения и глубокого обучения, узнаете, как создавать и обучать нейронные сети, разрабатывать алгоритмы и анализировать данные
— Станете квалифицированным специалистом по искусственному интеллекту и гарантированно найдете работу с нашей помощью

Длительность: 12 месяцев

Изучаемые языки и технологии

Python
SQL
Docker
NoSQL
ANNs
Keras
TensorFlow
R
PyTorch

Сертификат
Помощь в трудоустройстве
Востребованная профессия
Год английского в подарок при покупке курса

Старт курса: 17 июня

Искусственный интеллект с нуля

Начало обучения: 17 июня

Стоимость:

148 876 ֏/мес

44 663 ֏/мес

При рассрочке на 12 месяцев

-70%

Кешбэк 30%: 160 786 баллов

Получить доступ

Имя Фамилия

Телефон

Промокод

Оплата от компании со скидкой

Название компании

Получить доступ

Я даю согласие на обработку персональных данных

Специалист по искусственному интеллекту — актуальная и востребованная профессия, особенно в медицине, финансах, производстве и технологиях. Он занимается созданием компьютерных систем, которые самостоятельно обрабатывают большие объемы данных и могут принять решение на основе анализа этих данных. Например, такие специалисты создали ChatGPT, Midjourney и другие популярные нейросети.

Компаниям нужны Специалисты с ИТ-навыками

ИТ-специалист — это представитель одной из более чем 500 цифровых профессий, связанных с разработкой программ и использованием компьютерной техники. Глобализация сделала сферу ИТ одной из самых высокооплачиваемых: российским компаниям приходится конкурировать с зарубежными за хороших специалистов. Экономика и повседневная жизнь все больше переходит в «цифру», поэтому у ИТ-сферы многообещающие перспективы.

Востребованно

Прямо сейчас сотни компаний ищут интернет-маркетологов

Источник: flagma.am

Перспективно

К 2030 году как минимум каждая 10-ая покупка будет совершаться онлайн, а значит — спрос на маркетологов продолжит расти

Источник: Forbes

Высокооплачиваемо

Начинающие маркетологи зарабатывают от 195 000 драм. А уже через три года работы — от 500 000 драм

Источник: flagma.am

Искусственный интеллект с нуля

650 000 драм

Средняя зарплата

от 500 вакансий

По данным HR сервисов

*данные взяты с сайтов по поиску работы в июле 2022 г.

Инженер по машинному обучению

Ереван, удалённая работа

от 400 000 драм

Специалист по обработке естественного языка

Ванадзор

500 000 драм

Разработчик нейронных сетей

Ереван

700 000 драм

Эта программа
подойдет тем, кто хочет

Получить актуальную и прибыльную специализацию

Сменить квалификацию или освоить первую профессию.

Познакомиться с маркетингом

Освоить инструменты и техники продвижения, чтобы применять их в жизни и работе.

Программа обучения

Специалист Искусственного интеллекта

Курсы

Введение в программирование

Что такое программирование и языки программирования
Базовые алгоритмы и массив как структура данных
Сложность и стоимость алгоритмов

Введение в контроль версий

Знакомство с контролем версий
Установка и настройка системы контроля версий
Углубляемся в контроль версий

Математика

Информатика

Становление информатики
Операции с данными

Знакомство с языком Python

Знакомство с языком программирования Python
Ввод-Вывод, операторы ветвления
Циклы (for, while)
Коллекции данных. Профилирование и отладка
Списки и словари
Словари, множества и профилирование
Функции, рекурсия, алгоритмы
Рекурсия и алгоритмы
Повторение списков
Функции высшего порядка, работа с файлами
Функции высшего порядка
Работа с файлами
Google Colab (Jupyter). Знакомство с аналитикой
Работа с табличными данными
Построение графиков

Основы языка Python для аналитиков

Продолжение знакомства с Jupyter Notebook
Анализ данных с библиотекой Pandas
Модификация таблиц с Pandas
Визуализация данных с Matplotlib и Seaborn

Теория вероятностей и математическая статистика

Расчет вероятности случайных событий
Дискретные распределения вероятностейEDA (exploratory data analysis) или Разведочный анализ
Непрерывная случайная величина
Тестирование гипотез
Сравнение долей. Построение доверительного интервала
Непараметрические тесты
Корреляционный анализ
Линейная регрессия Логистическая регрессия
Дисперсионный анализ

Математический анализ

Вводный урок
Последовательность
Функция
Предел функции. Теоремы о пределах
Непрерывность и дифференцируемость функции
Производные функции одной и нескольких переменных
Ряды
Понятие об интеграле
Дифференциальные уравнения 1-го порядка
Решение систем дифференциальных уравнений

Линейная алгебра

Линейное пространство. Основные понятия. Часть 1
Линейное пространство. Основные понятия. Часть 2
Матрицы и матричные операции. Часть 1
Матрицы и матричные операции. Часть 2
Линейные преобразования
Системы линейных уравнений. Часть 1
Системы линейных уравнений. Часть 2
Сингулярное разложение матриц

Искуcственный интеллект

Искусственный интеллект. Обзор
Технологические возможности реализации ИИ
Создание проекта машинного обучения (workflow)
Внедрение ИИ в организации

Базы данных и SQL

Инструменты для работы с базами данных
SQL - создание объектов, изменение данных, логические операторы
SQL - выборка данных, сортировка, агрегатные функции
SQL - объединение таблиц union, соединение - join, подзапросы
SQL - оконные функции
SQL - Транзакции, ACID. Временные таблицы, управляющие конструкции, циклы

Операционные системы

Основы Linux. Установка системы
Работа с файлами в терминале
Права доступа и пользователи\
Установка пакетов, репозитории. Планировщик Cron
Сетевые возможности Linux
Веб-сервер на Linux
Основы Docker
Скрипты Bash

Сбор и разметка данных

Основы клиент-серверного взаимодействия. Парсинг API
Парсинг HTML. BeautifulSoup
Системы управления базами данных MongoDB и Кликхаус в Python
Парсинг HTML. XPath
Scrapy. Парсинг фото и файлов
Scrapy. Парсинг фото и файлов
Selenium в Python
Работа с данными
Инструменты разметки наборов данных

Transfer learning

Обзор архитектур нейронных сетей
Библиотеки и фреймворки для создания нейронных сетей
Подготовка данных. Использование готовых моделей
Редактирование и дообучение нейронной сети

Введение в Big Data

Введение в Большие Данные
SQL & BigData
Инструменты работы и визуализации

ETL: автоматизация подготовки данных

Модели данных и нормализация таблиц. Схема "звезда"
Введение в подготовку данных для аналитиков. Таблицы фактов и таблицы измерений
Получение денормализованных таблиц из нормализованных
Партицирование данных по дате. Динамическое партицирование
Обзор возможностей Airflow, установка и настройка
Операторы в Airflow и их применение для ETL
Построение пайплайнов и визуализация потоков данных в Airflow
Специфика применения ETL в различных предметных сферах

Библиотеки Python для DS

Вычисления с помощью Numpy
Работа с данными в Pandas
Визуализация данных в Matplotlib
Обучение с учителем в Scikit-learn
Обучение без учителя в Scikit-learn
Введение в задачу классификации. Постановка задачи и подготовка данных
Анализ данных и проверка статистических гипотез
Построение модели классификации
Способы улучшения полученной модели

Машинное обучение

Регрессионный анализ. Линейная, полиномиальная и логарифмическая регрессия
Классификация. Логистическая регрессия и SVM
Функции потерь и оптимизация
Оценка точности модели, переобучение, регуляризация
Проблема качества данных
Работа с пропусками
Работа с переменными
Деревья решений
Ансамблирование
Поиск выбросов и генерация новых признаков
Feature Selection
Улучшение качества модели

Глубокое обучение в компьютерном зрении. Интерактивный курс GU

Обработка изображений и компьютерное зрение
Свёрточные нейронные сети (СНС)
Продвинутые архитектуры свёрточных нейросетей
Семантическая сегментация
Детектирование объектов
Metric learning
Обработка видео
Синтез изображений

Классические подходы к обработке естественного языка

Обработка тестов. Векторизация. Регулярные выражения. Стемминг, лемматизация
Векторизация тестов. TfIdf, Count, Hashing векторизаторы. Понятие ngram
Эмбеддинги. Word2vec, Doc2Vec, fasttext
Тематическое моделирование. Введение в EM-алгоритм
Тематическое моделирование. LDA
Тематическое моделирование. BigArtm.
Иерархические тематические модели
Постановка основных задач работы с текстом. NER, токенизация, классификация текстов

Нейросетевые подходы к обработке естественного языка

Сети прямого распространения. Backpropagation. Функции активации. Дропаут
Сети прямого распространения для работы с текстами. Сравнение с классическими подходами
Сверточные сети. Функции пуллинга. Сверточные сети для обработки текстов
Рекуретные сети. LSTM, GRU их применение для обработки текстов
Encoder-decode архитектура. Генерация текстов. Механизм Attention
Архитектура Transformer. Применение трансформера к задачам классификации текста. (и генерации)
Bert архитектура. Принципы finetuning
Архитектура современных чат-ботов. ANN

Дипломная работа

II четверть

Математика для Data Science

Проекты

— Модель предсказания цены на недвижимость
— Модель прогнозирования среднего балла на ЕГЭ

Курсы

Введение в математический анализ

Сможете находить производные сложных функций, отличать биекцию от сюръекции, работать с множествами, интегралами и пределами.

11 уроков

Линейная алгебра

Расскажем о линейном пространстве, линейных преобразованиях и системах уравнений. Познакомитесь с матрицами, сингулярным разложением и матричными операциями.

5 уроков

Теория вероятностей и математическая статистика

Научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.

8 уроков

Алгоритмы и структуры данных на Python

Потренируетесь решать задачи с помощью фундаментальных алгоритмов и структур данных.

8 уроков

Алгоритмы анализа данных

Узнаете, как устроены алгоритмы.

8 уроков

III четверть

Библиотеки Python и MySQL

Научитесь проектировать базы данных и проверять статистические гипотезы.

Проекты

— Модель кредитного скоринга для банка
— Рабочая база данных на основе анализа интерфейса сервиса или личного проекта

Курсы

Библиотеки Python для Data Science: продолжение

Вы научитесь анализировать данные и проверять статистические гипотезы, потренируетесь строить и интерпретировать модели классификации.

4 урока

Linux. Рабочая станция

Познакомитесь с устройством файловой системы Linux, поработаете в планировщике задач, изучите основы сетевой безопасности.

8 уроков

Основы реляционных баз данных. MySQL

Научитесь проектировать и работать с базами данных на самой популярной СУБД.

12 уроков

IV четверть

Нейронные сети

Научитесь работать со свёрточными и рекуррентными сетями, а также работать с PyTorch и создавать циклы обучения моделей.

Проекты

— Нейронная сеть, которая умеет распознавать изображения
— Приложение, которое анализирует объекты в кадре и выводит их
— Чат-бот

Курсы

Введение в нейронные сети

Расскажем, как работают библиотеки машинного обучение Keras и TensorFlow, свёрточные и рекуррентные нейронные сети.

8 уроков

Глубокое обучение в компьютерном зрении

Получите знания о том, как устроена работа нейронных сетей в компьютерном зрении.

8 уроков

Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей

Познакомитесь с архитектурой рекуррентных и нейронных сетей (LSTM, U-net). Научитесь работать с PyTorch: создавать циклы обучения модели для классификации изображений, работать с дискриминатором и генератором, распознавать эмоции по снимкам.

5 уроков

V четверть

Задачи искусственного интеллекта

Курсы

Машинное обучение в бизнесе

Ознакомитесь с прикладными задачами, в которых машинное обучение хорошо работает и приносит пользу в виде увеличения финансовых показателей либо улучшения (автоматизации) процессов в компании.

9 уроков

Введение в обработку естественного языка

Сможете ориентироваться в подходах классической обработки текстов и в нейросетевых подходах, будете знать как выстроить пайплайн для построения бота говорилки и как применять к нему разные технологии генерации фраз.

16 уроков

VI четверть

Анализ данных в медицине

Узнаете, как извлекать из данных полезную информацию и использовать её в решении задач.

Проекты

— Научитесь определять эффективность лекарств

Курсы

Язык R для анализа данных

Научитесь производить различные манипуляции с данными, начиная от импорта данных и заканчивая их подготовкой к дальнейшему статистическому анализу с использованием готовых функций пакетов dplyr, lubridate, а также применять самостоятельно написанные функции и циклы.

6 уроков

Введение в молекулярную биологию и генетику

После прохождения курса по введению в молекулярную биологию вы сможете работать с обработанными генетическими данными, понимать их особенности и происхождение, а так же автоматически получать их из баз данных NCBI, KEGG, PDB.

6 уроков

Введение в анализ данных в медицине

Узнаете о том, какие профессии есть в сфере анализа медицинских данных, что представляют из себя эти данные и для решения каких задач используются.

8 уроков

Прикладная статистика в медицине

Узнаете, какие статистические методы применяются для анализа медицинских данных и на практике научитесь их использовать. В конце курса вас ожидает итоговый проект, где вы самостоятельно сможете определить эффективность лекарства.

9 уроков

VII четверть

Прикладные задачи анализа медицинских данных

Научитесь использовать машинное обучения в различных медицинских задачах.

Проекты

— Пройдёте соревнование после каждого курса

Курсы

Прогнозирование и диагностика в медицине с помощью машинного обучения

Научитесь применять методы машинного обучения на примере реального набора данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ.

4 урока

Computer Vision для медицинских изображений

Перейдёте к более сложным задачам: сегментации и классификации изображений по КТ и МРТ.

4 урока

Применение NLP в здравоохранении

В завершающей части познакомитесь с типовыми задачами обработки естественного языка: классификацией и поиском именованных сущностей.

4 урока

Курсы со свободной датой старта

Курсы

Подготовка к собеседованию

Рассмотрим особенности IT-специальностей, правила составления резюме и портфолио, отклика на вакансии и собеседования с работодателем. Курс покажет возможности работы на фрилансе и ее тонкости, научит использовать биржи фриланса.

13 уроков

Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle

Рассмотрим основные этапы соревнований по машинному обучению, научимся детально визуализировать данные и находить скрытые инсайты в данных, подробно остановимся на построении стратегии валидации моделей, рассмотрим разнообразные техники построения новых признаков

8 уроков

Узнайте подробнее о программе

До старта

Используйте доступные методические материалы для самостоятельного изучения, чтобы подготовиться и комфортно пройти программу

О важности английского в управлении продуктами

Расскажем о роли английского языка в обучении. Необходимый минимум для старта. Как эффективно подтянуть исходный уровень до требуемого

Как правильно сидеть за компьютером

Гайд по созданию удобного рабочего места. Техники оптимального расположения тела, рекомендации по сохранению физического здоровья при сидячей работе

Профессиональный недуг разработчика

Все о туннельном синдроме и других специфических особенностях здоровья разработчиков. Превентивные меры и стратегии

Как сохранить зрение

Секреты поддержания здоровья глаз в условиях регулярной работы за компьютером

ТОП-10 навыков разработчика

Рекомендации по развитию, обзоры тренажеров, программ и методов

Разбор кода на английском языке

Покажем, как «пишут» разработчики, из чего состоит код, как в нем ориентироваться и при чем тут английский

Режим работыв IT-профессии

Как предупредить профессиональное выгорание и оставаться в ресурсном состоянии и хорошем настроении, даже если что-то идет не по плану и возникают непредвиденные трудности

И это еще не все

В ходе подготовительного этапа мы будем направлять вам актуальные материалы для планомерной подготовки и мягкого входа в программу: видеоуроки, учебные статьи, подкасты, интервью экспертов и действующих профессионалов рынка IT, прикладной инструментарий и специализированная литература. Библиотека данных постоянно пополняется. Будьте в теме уже на самом старте программы.

Начать обучение уже сегодня

2 месяца

Основной блок

Основной блок необходим каждому, кто решил стать программистом. Содержит фундаментальные знания.

В ходе первых пятнадцати недель вы познакомитесь с историей и разницей подходов к изучению программирования

Откроете для себя его языки, их принципиальные отличия и практики использования

Погрузитесь в тему создания структур данных

Разберетесь в понятии информатики на практике

Мы предусмотрели оптимальное соотношение теории и практики
‍

127

часов

часов лекций и семинаров

часов практической работы

семинаров

Изучите понятие операционных систем, их принципов, особенностей и механизмов работы

Поработаете в области контроля версий

Узнаете, как самостоятельно настроить собственные девайсы

Изучите ключевые инструменты IT, стандарты кодирования, базы данных и системы аналитики

Пройдете курс прикладной математики: булева алгебра, логика, объединение множеств

Полученные знания вы сможете легко опробовать на практике уже в процессе обучения

Что вы изучите

Языки программирования

Информатика

Инструменты в IT

Математика

Профессии в IT

Контроль версий

Операционные системы

Базы данных

Алгоритмы и структуры

Программирование, data science

Образование:

Московский физико-технический Институт;
Московский технологический университет

Как проходит обучение

Лекции

Прямые эфиры, на которых вы получите новые знания по теме

Семинары

Прямые эфиры с практическими заданиями, работой с преподавателем и обратной связью

В прямом эфире и в записи

Учитесь в прямом эфире или догоняйте в записи, если пропустили

Самостоятельное изучение

Доступ к онлайн-библиотеке с дополнительной информацией для самостоятельного изучения

Записи других потоков по той же теме

Другой взгляд на занятие — доступ к записям параллельных групп

Материалы Soft Skills

Модули по развитию навыков коммуникации, системного мышления, самоменеджмента, работы с эмоциональными состояниями и многое другое

Почему студенты
выбирают GeekBrains

GeekBrains ― лидирующая образовательная онлайн-платформа для специалистов в IT и диджитал. Обучаем с нуля востребованным специальностям и профессиям.

11 лет

обучаем востребованным
профессиям

2,7 млн

пользователей

312 000

активных студентов

2 800

преподавателей
и наставников

965 000

человек построили
карьеру с нами

Программы обучения
современным профессиям

Готовим специалистов актуальных профессий и для разных областей: учим как веб-разработке, так и машинному обучению или созданию искусственного интеллекта.

База знаний

В распоряжении студентов есть онлайн-библиотека с видеоуроками, учебными статьями и подкастами. Учиться можно где угодно с помощью ноутбука, планшета или смартфона.

Бесплатные мероприятия
и онлайн-марафоны

Получите ответы на сложные вопросы про переход в IT и трудоустройство, выберете для себя одну из ключевых специализаций в IT и получите гайд для создания карьеры с нуля.

Комьюнити

Наша платформа объединяет крупнейшее сообщество IT-специалистов: практикующих экспертов, работодателей и людей, которые осваивают новые профессии.

Результаты после обучения

Фундамент для карьерного роста

Мы даем знания, которые станут фундаментом для получения других сильных IT-навыков. Вы получите базу, которая позволит адаптироваться под запросы рынка труда и регулярно получать выгодные предложения по работе.

Уже через несколько месяцев после старта программы вы сможете найти подработку и продолжать обучаться. Это поможет наращивать реальный опыт и понимание, как развиваться дальше.

Зарабатывайте больше с помощью IT-навыков

Переход на другую должность

Если вы разбираетесь в устройстве IT-систем и проектном управлении, то можете претендовать на более высокую должность и зарплату.

Фриланс

Выполняйте заказы, наращивайте клиентскую базу
и получайте дополнительный доход.

Удаленная работа

Работайте удаленно на зарубежные компании или участвуйте в проектах с частичной занятостью.

Сертификат GeekBrains

Вы получите сертификат, который можно добавить в портфолио и показать работодателю.

Помощь в трудоустройстве

Наши выпускники трудоустроились в компании:

Удобная платформа для обучения

Траектория обучения и расписание занятий

Расписание онлайн-занятий отображено в вашем личном кабинете. Также доступны уроки в записи. Распределять нагрузку легко и просто.

Обучение на практике

В обучении используется практико-ориентированный метод преподавания. В ходе практических занятий вы освоите новый инструментарий в выбранной области и закрепите полученные знания.

Домашние задания
с проверкой преподавателем

Домашнее задание выполняется прямо на платформе. Там же вы получите развернутую обратную связь от преподавателя или наставника.