Углубленное машинное обучение и искусственный интеллект в Python

Телефон: +7 (342) 239-63-09, Пермский сетевой ИТ-Университет
E-mail: it.psu@yandex.ru, it.psu@psu.ru

Цель курса: формирование навыков, необходимых для создания инновационных продуктов на основе самых актуальных достижений в области ИИ

Данный продвинутый курс посвящен передовым архитектурам и методам искусственного интеллекта, которые определяют сегодняшний технологический ландшафт. На курсе слушатели выйдут за рамки классического машинного обучения и погрузятся в мир современных трансформеров, генеративных моделей для различных задач. В фокусе программы – практическая реализация и тонкая настройка моделей с помощью последних версий TensorFlow и Transformers. Слушатели научатся работать с большими языковыми моделями (LLM), создавать и адаптировать нейросети для своих задач, обрабатывать мультимодальные данные и развертывать эффективные ML-решения

Курс является третьим в серии программ, ориентированных на приобретение слушателями навыков программирования и интеллектуальной обработки данных при помощи языка Python, реализуемых в рамках Сетевого ИТ-университета на базе ПГНИУ (первые две программы: «Python для анализа данных», «Анализ данных и методы машинного обучения в Python»)

Форма обучения: онлайн

Навыки, приобретаемые слушателями:
— применение нейронных сетей, в том числе предобученных, для решения задач обработки больших объемов данных сложной природы – текстов, изображений и временных рядов
— использование современных инструментальных средств для интеллектуальной обработки данных (языка программирования Python и его библиотек).

Ожидаемые результаты:
успешные выпускники программы будут востребованы в качестве инженеров, специалистов по машинному обучению и аналитиков в ИT-компаниях.

Стек используемых технологий:
язык Python и ряд популярных библиотек для анализа данных и машинного обучения

Требования к уровню ИТ-квалификации слушателей, необходимые для освоения программы:
уверенные пользователи ПК, имеющие математическую подготовку на уровне средней школы, в том числе представление об основных понятиях теории вероятностей и математической статистики, владеющие навыками программирования на языке Python и использования библиотек NumPy и Pandas для обработки рядов и табличных данных

Технические требования к оборудованию слушателей:
– компьютер (или ноутбук) с возможностью установки Python
– быстрый и стабильный доступ в интернет
– наушники с микрофоном

Преподаватель: Патласов Дмитрий Александрович – старший преподаватель кафедры информационных систем и математических методов в экономике экономического факультета ПГНИУ

Выдается удостоверение о повышении квалификации

Период обучения:
прием завершен

Расписание: среда с 19.00 до 21.25, суббота с 10.00 до 13.15

Стоимость:
0 рублей