Курс «Разработчик искусственного интеллекта»

Искусственный интеллект (AI) сегодня используется во многих сферах жизни: от медицины и финансов до транспорта и образования. Разработчики искусственного интеллекта занимаются созданием и поддержкой систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют участия человека. Разработчик систем AI — это высокая заработная плата, возможность работать удаленно и востребованность на рынке труда. Если хотите освоить новую профессию и стать разработчиком ИИ, то курсы по работе с нейросетями от школы GeekBrains проводятся для вас.

На протяжении 12 месяцев вы будете изучать особенности работы с нейросетями и другими технологиями искусственного интеллекта. Вы научитесь создавать собственные модели нейросетей, которые применяются для решения различных задач (распознают изображения и лица, прогнозируют данные, генерируют текст).

В программе курса «Разработчик искусственного интеллекта»:

1. Знакомство с программированием с нуля. Как и где создают искусственный интеллект.
2. Изучение языка программирования Python.
3. Нейросетевые подходы к обработке естественного языка
4. Принципы синтеза изображений по текстовому описанию.
5. Этические и правовые аспекты применения искусственного интеллекта. Безопасность и конфиденциальность.

В результате вы получите знания, которые позволят освоить работу в стремительно развивающейся области — нейросетях, что будет подтверждено дипломом о присвоении профессии «Разработчик искусственного интеллекта».

Старт карьеры ・3 месяца

• Введение в программирование.
• Введение в контроль версий.
• Знакомство с базами данных.
• Введение в математику.
• Введение в информатику.
• Основы анализа данных в Excel.
• Знакомство с языком Python.

Развитие карьеры ・9 месяцев

• Погружение в Python.
• Основы языка Python для аналитиков.
• Теория вероятностей и математическая статистика.
• Математический анализ.
• Линейная алгебра.
• Искусственный интеллект.
• Базы данных и SQL.
• Операционные системы и виртуализация (Linux).
• Введение в Big Data.
• Сбор и разметка данных.
• Работа с источниками данных: Cassandra, Hive, Presto, Kafka.
• Transfer Learning.
• ETL: автоматизация подготовки данных.
• Знакомство с Apache Spark.
• Введение в BI.
• Библиотеки Python для Data Science.
• Нейросетевые подходы к обработке естественного языка (NLP).
• Машинное обучение (Machine Learning).
• Глубокое обучение в компьютерном зрении (Computer Vision using Deep Learning).
• Архитектура нейросетей.
• Подготовка дипломной работы.
• Защита диплома.

Подготовка к работе ・1 месяц

• Стратегия поиска работы.
• Как и где искать вакансии.
• Подготовка резюме.
• Подготовка к собеседованию.

• Формат
  В группе с наставником
  Живые вебинары / Видеоуроки / Консультации
  Обучение в ЛК на сайте автора
• Продолжительность
  12 месяцев
• Уровень сложности
  Для новичков
• Когда вы будете учиться
  Строго по расписанию
• Домашние задания
  Есть
• Документ об обучении
  Диплом Освоение программы курса
• Сопровождение
  Куратором
• Общение с группой
  Форум или чат внутри ЛК
• Техническая поддержка
  24/7Чат на сайтеЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
• Перспективы после обучения
  Трудоустройство
• Срок доступа к материалам
  Бессрочный
• Бонусы
  Для всех учеников
• Год выхода
  2024 Последнее обновление: 18.11.2024
• — количество часов практики на реальных задачах
  500
• — количество часов теории
  275