AI/ML разработчик [Тариф PRO MAX] [neural-university]
Цель нашего курса - сделать из вас разработчиков, которые могут решить 99% любых востребованных бизнес-задач в сфере AI.
Программа курса:
Блок подготовка
Для тех, кто только начинает свой путь в AI
Базовый блок - это самые основные темы в сфере AI: основы python, нейронных сетей
Продвинутый блок — это более сложные темы, которые делают вас уже сильным профессиональным AI разработчиком
Цель нашего курса - сделать из вас разработчиков, которые могут решить 99% любых востребованных бизнес-задач в сфере AI.
Программа курса:
Блок подготовка
Для тех, кто только начинает свой путь в AI
- Google-сервисы и Google colaboratory
- Python. Введение. Базовые типы данных
- Условные операторы и циклы в python
- Структуры данных
- Функции и модули
Базовый блок - это самые основные темы в сфере AI: основы python, нейронных сетей
- Библиотеки Numpy и Matplotlib
- ООП
- Python для анализа данных
- Основы Keras. Основы нейронных сетей. Линейный слой (Dense). Переобучение НС. Сверточные нейронные сети
- Основы Keras. Обработка текстов. Оценка табличных данных и предсказание временных рядов
Продвинутый блок — это более сложные темы, которые делают вас уже сильным профессиональным AI разработчиком
- Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 1
- Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 2
- Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 1
- Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 2
- AutoML: изображения, таблицы, тексты, временные ряды
- Компьютерное зрение: обнаружение объектов, сегментация, OCR, OpenCV
- Распознавание и генерация речи
- Обработка естественного языка: Bert, T5, NER, трансформеры, NLTK, pymorphy2, RNN, LSTM
- Основы работы с chatGPT. Промт-инжиниринг. Embedding представление текстов. Алгоритм LangChain. Создание баз знаний. Создание диалога с chatGPT. Соединение нескольких chatGPT моделей
- Работа с GigaChat. Запуск и использование SoTA (state of the art) локальных (контурных) моделей
- Классическое машинное обучение, кластеризация и рекомендательные системы
- Основы Linux и bash
- Публикация на сервер, FastApi
- Docker
- Работа с базами данных: SQL, MS SQL, PostgreSQL, Oracle
- Основы распределенной обработки данных: Spark, Hadoop и HDFS
- Инструменты и фреймворки для работы с большими данными: PySpark, Hive и ClickHouse
- Оркестрация и управление рабочими процессами: AirFlow, MLFlow и MLOps
- Инструменты для управления проектами и командной работы: Confluence, Jira, Git и Gitlab
- Потоковая обработка данных и контейнеризация: Kafka, CI/CD и Kubernetes
- 30 основных занятий
- 169 занятий в записи
- 3 года поддержки куратора и нейро-куратора
- Нейро-экзаменатор
- Нейро-репетитор
- Нейро-проверка ДЗ
- Помощь в создании AI проекта
- Гарантия трудоустройства
- 4 стажировки
- 60 zoom консультаций
https://neural-university.ru/data-science_new