logo

CМАРТ АНАЛИТИКА

9

Жасанды интеллектке кіріспе

400 000 ₸
Тапсырыс беру
Бөлінді 70 Квот

"Introduction to Artificial Intelligence" курсы — бұл жасанды интеллект бойынша алты айлық толық циклді бағдарлама, ол бағдарламалау тәжірибесі бар студенттерге де, жаңадан бастаушыларға да арналған және әлемнің жетекші университеттерінің (Stanford, Princeton, ЖЭМ) үздік тәжірибелеріне негізделген. Оқыту төрт модульді қамтиды: Python және ООБ негіздері, деректерді тазалау және визуализациялау (Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy), классикалық машиналық оқыту (регрессия, классификация, шешім ағаштары, кездейсоқ орман) және күрделі тақырыптар — градиенттік бустинг, кластерлеу, нейрондық желілер, CNN, RNN және трансформерлер. Курстың басты артықшылығы — оқытушылар құрамы: Warwick, Skoltech және Purdue университеттерінің түлектері, Kaggle халықаралық жарыстарының жүлдегерлері және Паркинсон ауруын болжау бойынша алтын медаль иегерлері. Толықтай онлайн формат әлемнің кез келген нүктесінен оқуға икемділік пен қолжетімділікті қамтамасыз етеді, ал Telegram-топ арқылы жеке қолдау материалды жоғары сапада меңгеруге мүмкіндік береді. Курстың практикалық құндылығы нақты деректермен жұмыс істеуде және қолданбалы есептерді шешуде, сондай-ақ алгоритмдерді нөлден (from scratch) іске асыруда жатыр — бұл дайын кітапханаларды шақыру дағдысын ғана емес, модельдердің жұмыс принциптерін терең түсінуді қалыптастырады.

Ерекше шарттар

Курсты сәтті аяқтау үшін студент әр модуль бойынша үш үй тапсырмасының кем дегенде екеуін орындауы, live-дәрістерге қатысуы немесе олардың жазбаларын қарап шығуы, сондай-ақ қорытынды тестен өтуі қажет; оқуды тоқтатқан немесе курс шарттарын орындамаған жағдайда 100 000 теңге көлемінде айыппұл қарастырылған.

Курстың егжей-тегжейлері

Деңгей

Бастаушыларға

Оқыту форматы

Желіде

Қабылдау емтихандары

Жоқ

Ұзақтығы, апталарда

26

Оқыту тілі

Орысша

Біліктілік

junior

Дағдылар


Курсты аяқтағаннан кейін студент Python тілін және деректерді талдауға арналған негізгі кітапханаларды (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) сенімді меңгереді, машиналық оқыту есептері үшін деректерді тиімді алдын ала өңдеуді, тазалауды және визуализациялауды үйренеді. Студент алгоритмдердің барлық спектрін — сызықтық және логистикалық регрессиядан бастап градиенттік бустингке, кластерлеуге және өлшемділікті төмендетуге дейін — меңгеріп, PyTorch көмегімен нейрондық желілерді, оның ішінде CNN, RNN және трансформерлерді құру бойынша практикалық тәжірибе алады. Түлектің портфолиосында нақты деректер негізінде қорғалған жобалар, заманауи тілдік модельдермен (GPT, LLaMA) және компьютерлік көру алгоритмдерімен жұмыс істеу дағдылары болады, бұл оған Қазақстан және шетелдік еңбек нарықтарында junior ML-инженер лауазымына үміткер болуға мүмкіндік береді.

Жиі қойылатын сұрақтар

Ұқсас курстар