Чему вы научитесь
- понимать основные принципы работы искусственного интеллекта и машинного обучения
- формулировать задачи, для решения которых могут применяться методы искусственного интеллекта
- работать с данными и создавать простые модели машинного обучения
- оценивать качество моделей и корректно интерпретировать результаты
- использовать Python, Notebook и основные библиотеки для работы с данными
- самостоятельно искать информацию, работать с технической документацией и разбираться в незнакомом коде
- осознанно использовать генеративные модели для обучения, программирования и решения задач
- понимать принципы работы компьютерного зрения, языковых и генеративных моделей, временных рядов и интеллектуальных агентов
- анализировать проблемы, исследовать существующие решения и формулировать концепцию собственного проекта
- определять MVP и критерии успешности проектного решения
- выбирать технологии в зависимости от задачи, а не использовать искусственный интеллект ради самого факта использования.
О курсе
"Погружение в искусственный интеллект" - практико-ориентированный образовательный курс о современных технологиях искусственного интеллекта, машинного обучения и работе с данными.
Одна из главных идей курса - показать, что ИИ является не магическим инструментов, а набором технологий и подходов, которые используются для решения конкретных задач. Поэтому участники будут разбираться не только в том, как запустить модель, но и зачем она нужна, какие данные необходимы, как проверить качество результата и где выбранный подход может не сработать.
Отдельный модуль посвящен самостоятельному обучению и работе с информацией. Участники научатся формулировать поисковые запросы, оценивать качество источников, работать с документацией, читать чужой код и использовать генеративные модели как помощников в обучении и программировании.
Для подготовки к техническим заданиям в курсе предусмотрен отдельный модуль по Python. Он предназначен прежде всего для участников, которым необходимо повторить базовые конструкции языка, работу с данными, Pandas, NumPy и Jupyter Notebook. Проходить его целиком необязательно.
После знакомства с основами машинного обучения участники смогут выбрать интересующие их направления искусственного интеллекта. В первой версии курса представлены компьютерное зрение, языковые и генеративные модели, анализ и прогнозирование временных рядов и интеллектуальные агентные системы.
Практическая часть включает тестовые задания, работу с кодом и данными, notebooks, небольшие ML-эксперименты, практикумы и дополнительные задания повышенной сложности.
Отдельный модуль посвящён проектной деятельности: участники разберутся, чем тема отличается от проблемы и решения, научатся исследовать предметную область и аналоги, определять пользователя, формировать проектное решение, MVP и критерии успешности.
В финальной части дистанционного этапа будут опубликованы реальные проектные задачи. Участники смогут познакомиться с предметными областями и кейсами, соотнести их со своими интересами и компетенциями и выбрать направления для дальнейшей проектной работы.
Курс специально построен нелинейно. Проходить все материалы не требуется. Базовые модули помогают сформировать общую основу, а дополнительные направления можно выбирать в зависимости от уровня подготовки, интересов и будущих проектных задач.
Для кого этот курс
Начальные требования
Для получения базовой части курса не требуется предварительный опыт в машинном обучении или искусственном интеллекте.
Обязательным является знакомство с основами Python. Для участников, которым необходимо повторить язык программирования или подготовиться к работе с данными, в курс отдельно включен модуль "Python для анализа данных и искусственного интеллекта".
Для выполнения практических заданий потребуется:
- компьютер или ноутбук с доступом в интернет;
- современный браузер;
- возможность работать с облачными notebook-средами;
- готовность самостоятельно искать информацию и пробовать новые инструменты.
Как проходит обучение
Каждый урок может содержать: короткое видео, текстовый конспект, небольшую проверку понимания, практическое задание, дополнительный Challenge для участников, которые хотят разобраться глубже.
При возникновении организационных или технических вопросов участники смогут воспользоваться системой поддержки курса. Содержательные вопросы будут дополнительно разбираться кураторами и экспертами программы.
Программа курса
Что вы получаете
- доступ к образовательным материалам курса, видеолекциям, конспектам, практическим заданиям
- практический опыт работы с данными, моделями машинного обучения и современными инструментами ИИ
- материалы по проектной деятельности, которые можно использовать при разработке собственных проектов
- после успешного завершения курса участники смогут получить сертификат о прохождении образовательной программы