logo

CМАРТ АНАЛИТИКА КАРАГАНДА

9

Введение в искусственный интеллект

400 000 ₸
Подать заявку
Выделено 58 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 студенту необходимо выполнить минимум два из трёх домашних заданий по каждому модулю, посетить live-лекции или просмотреть их записи, а также сдать финальный тест; в случае прекращения обучения или невыполнения условий курса предусмотрен штраф в размере 100 000 тенге.

Детали курса

Уровень

Для начинающих

Формат обучения

Гибрид

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