logo

CМАРТ АНАЛИТИКА

9

Введение в искусственный интеллект

400 000 ₸
Подать заявку
Выделено 70 Квот

Курс "Introduction to Artificial Intelligence" — это шестимесячная программа полного цикла по искусственному интеллекту, рассчитанная как на новичков, так и на студентов с опытом программирования, и построенная на основе лучших практик ведущих университетов мира (Stanford, Princeton, ВШЭ). Обучение охватывает четыре модуля: основы Python и ООП, очистку и визуализацию данных (Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy), классическое машинное обучение (регрессия, классификация, деревья решений, случайный лес) и продвинутые темы — градиентный бустинг, кластеризацию, нейронные сети, CNN, RNN и трансформеры. Главное преимущество — преподавательский состав: выпускники Warwick, Skoltech и Purdue, призёры международных соревнований Kaggle и обладатели золотых медалей за предсказание болезни Паркинсона. Полностью онлайн-формат обеспечивает гибкость и доступность обучения из любой точки, а персональная поддержка через Telegram-группу — высокое качество усвоения материала. Практическая ценность курса заключается в работе с реальными датасетами и решении прикладных задач, а также в реализации алгоритмов from scratch, что формирует глубокое понимание принципов работы моделей, а не просто навык вызова готовых библиотек.

Особые условия

Для успешного завершения курса студенты должны выполнить не менее двух из трёх домашних заданий по каждому модулю, посещать живые лекции или просматривать их записи, а также сдать финальный тест; в случае отказа от прохождения курса или невыполнения его требований применяется штраф в размере 100 000 тенге.

Детали курса

Уровень

Для начинающих

Формат обучения

Онлайн

Вступительные экзамены

Нет

Длительность, в неделях

26

Язык обучения

Русский

Квалификация

junior

Навыки


По окончании курса студент будет уверенно владеет Python и ключевыми библиотеками для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), умеет эффективно предобрабатывать, очищать и визуализировать данные для задач машинного обучения. Студент осваивает весь спектр алгоритмов — от линейной и логистической регрессии до градиентного бустинга, кластеризации и снижения размерности, — а также получает практический опыт построения нейронных сетей, включая CNN, RNN и трансформеры с использованием PyTorch. В портфолио выпускника — защищённые проекты на реальных данных и навыки работы с современными LLM (GPT, LLaMA) и алгоритмами компьютерного зрения, что позволяет претендовать на позицию junior ML-инженера на казахстанском и зарубежном рынках труда.

Частые вопросы

Похожие курсы