Курс «Ml engineering: от базы до AI продукта»
Вебинары в записи, Видеоуроки, PDF-пособие/книга / Самостоятельно с наставником / Обучение в ЛК на сайте автора
Освоите подходы к оценке и улучшению качества моделей машинного обучения. Поймете, как обеспечивать высокую точность AI-решений.
Обновлено: 06.07.2025
Источник изображения: Unsplash
Не пропустите старт
Идет набор
Стоимость курса:
250 000 ₽- Кешбэк до 10% — бонусами или на карту
- Можно вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет
- Доступен в рассрочку
- Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
- 9 месяцев
- 7 модулей
- Обучение: в ЛК на сайте автора
- Когда будете учиться: строго по расписанию
- Уровень сложности: для новичков
- Домашние задания: есть, с проверкой
- Сопровождение: куратором
- Сертификат / Удостоверение
- Техническая поддержка: в рабочее время, чат в вк, чат в мессенджере, электронная почта, телефон
- Доступ: сразу после оплаты
Что вы узнаете?
- Как построить ML-модель и довести ее до продукта.
- Кто такой ML-инженер и чем он занимается.
- Почему машинное обучение важно для современных компаний.
- Где применяются технологии машинного обучения.
- Какой стек технологий использует ML-инженер.
О курсе
- Описание
- Программа
- Особенности
KARPOV.COURSES предлагает курс по ML-инженерии. Участники смогут создать два проекта для портфолио и получить диплом от ИТМО. Курс ориентирован на практическое обучение с использованием реальных данных, что позволяет студентам развивать продуктовое мышление и погружаться в сообщество ML-практиков.
Основные аспекты курса: освоение технической базы и создание востребованных решений, понимание потребностей рынка, добавление двух реальных MVP в портфолио, возможность поступления на бюджетное отделение магистратуры ИТМО. Курс подходит для различных категорий слушателей: новичков, математиков, разработчиков и аналитиков.
Программа курса «Ml engineering: от базы до AI продукта»:
- Прикладная разработка на Python.
- Машинное обучение.
- Кейсы и практикум по разработке ML-сервисов.
- Основы Deep Learning.
- Введение в MLOps.
- Статистика и A/B-тесты.
Курс от KARPOV.COURSES — это ваш шанс начать карьеру в ML и Data Science, освоив необходимые навыки и получив диплом, который откроет двери в мир высоких технологий.
Прикладная разработка на Python
- Основы программирования на Python.
- Работа с библиотеками для анализа данных.
Машинное обучение
- Классические алгоритмы машинного обучения.
- Создание и оценка моделей.
Кейсы + практикум по разработке ML сервисов
- Реальные проекты и задачи.
- Работа в команде над ML проектами.
Основы Deep Learning
- Нейронные сети и их применение.
- Обучение и оптимизация моделей.
Введение в MLOps
- Автоматизация процессов ML.
- Инфраструктура для развертывания моделей.
MFDP (My First Data Project)
- Создание первого проекта на реальных данных.
- Презентация результатов.
Статистика и A/B-тесты
- Основы статистического анализа.
- Проведение A/B-тестов для оценки решений.
Особенности учебного процесса
-
ФорматСамостоятельно с наставником
Вебинары в записи / Видеоуроки / PDF-пособие/книга
Обучение в ЛК на сайте автора -
Количество модулей7
-
Продолжительность9 месяцев
-
Уровень сложностиДля новичков
-
Когда вы будете учитьсяСтрого по расписанию
-
Домашние заданияЕстьС проверкой
-
Документ об обученииСертификатУдостоверение Освоение программы курса
-
СопровождениеКуратором
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
-
Безопасная покупкаЕсли в течение двух недель решите, что курс не подходит — школа вернет деньги
-
Год выхода2025 Последнее обновление: 06.07.2025
-
В рассрочку
Кто автор курса?
Ответы на вопросы о курсе
Если вы платите в бюджет НДФЛ и оплачиваете обучение, налоговая служба может компенсировать часть расходов — до 19 500 ₽. Подать на вычет можно в личном кабинете ФНС.
Отзывы о курсе «Ml engineering: от базы до AI продукта»
Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.
Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.
Моя цель — изучать применение ИИ в медицине, в частности в рентгенологии. В магистратуру пока не поступал, но планирую в следующей волне, чтобы продолжить развитие и углубить знания в сфере.
В магистратуре ИТМО есть обязательный хакатон после зачисления. Мы, выпускники Карпова, решили в нем поучаствовать и взяли в команду еще студента ИТМО. В итоге выиграли хакатон по задаче от компании NapoleonIT и сейчас проходим у них практику.
Мы работали над продуктом, продающим аналитику по отзывам. Нужно было сделать агента, который на основе собранных данных может отвечать на популярные вопросы потенциальных покупателей.
По мнению основателя Napoleon IT, наше решение оказалось лучшим среди предложенных. Сейчас в рамках практики мы модернизируем бот для установки в прод у Napoleon IT.
Благодаря программе смог поступить в магистратуру на бюджет и продолжаю учиться в крутом месте с интересными людьми.
А еще нашел первую работу в IT. Теперь на практике применяю то, чему учился на курсе. Особенно пригодился блок по презентации ML-продуктов бизнесу — помог успешно пройти собеседование.
Ожидания от обучения оправдались процентов на 80%. Курс очень интересный и интенсивный. Было сложно, особенно в модуле по глубинному обучению, но я надеюсь заполнить пробелы в будущем. Очень здорово, что все материалы остаются с нами и к ним можно вернуться.
Больше всего понравились первые два модуля — по Python и машинному обучению. Преподаватели очень доступно объясняли сложные моменты и помогали решать задачи, тех. поддержка тоже :)
Блок по статистике показался мне немного быстрым, хотелось бы ему уделить больше времени.
Курс повлиял на мою карьеру — в июле я стала откликаться на вакансии и в августе нашла работу Junior Data Scientist в QIWI, чему очень рада! Было два этапа собеседования, и вот — теперь работаю на новом месте.
Всем преподавателям огромная благодарность за то, что учите нас на своём опыте и помогаете достичь целей :)
Спасибо большое всей команде, вы делаете крутой продукт!