Курс направлен на освоение современных методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, анализа данных, оптимизации процессов и проведения экспертизы. Программа охватывает ключевые темы: алгоритмы машинного обучения, обработку больших данных, разработку моделей прогнозирования и их внедрение в реальные проекты


Для кого подходит курс

• Специалисты в области IT и разработки, желающие внедрять ИИ-решения.
• Инженеры и аналитики, работающие с большими данными.
• Студенты и выпускники технических вузов (информатика, машиностроение, прикладная математика).
• Разработчики, стремящиеся освоить методы машинного обучения для прогнозирования и анализа.

Чему вы научитесь

• Применять алгоритмы машинного обучения для анализа и прогнозирования данных.
• Решать задачи классификации, регрессии и кластеризации.
• Работать с библиотеками Python: TensorFlow, Keras, PyTorch.
• Разрабатывать модели ИИ для оптимизации бизнес-процессов.
• Внедрять ИИ-решения в проекты (робототехника, анализ изображений, прогнозирование спроса).
• Проводить экспертизу данных и интерпретировать результаты моделей.

Преимущества курса

• Практико-ориентированность : работа над реальными кейсами (обработка данных, разработка моделей).
• Современные инструменты : Обучение на актуальных платформах (Python, TensorFlow, PyTorch).
• Экспертные преподаватели : Занятия ведут практикующие специалисты с академическим опытом.
• Инфраструктура : Доступ к компьютерным классам с лицензионным ПО и мультимедийным средствам.
• Курс идеально подходит для тех, кто хочет освоить передовые технологии ИИ и применять их для решения сложных аналитических и прогнозных задач в различных отраслях.